¿Indica la salida delta de una validación cruzada k-fold el error de clasificación estimado?

Question

Actualmente estoy trabajando en un análisis de regresión logística y quiero determinar si mi modelo se valida bien. He utilizado el siguiente código R utilizando el paquete "boot":

results <- glm(R0A1 ~ SeasonNew * (MP_Scaled + MPHW_Scaled + HW_Scaled + YP_Scaled + AG_Scaled + Shrub_Scaled), family = binomial, data = turkey2nd)
cost <- function(r, pi = 0) mean(abs(r - pi ) > 0.5)
(output <- cv.glm(turkey2nd, results, K=10)$delta)

Mi delta estimado era de 0,23; por lo tanto, ¿es la clasificación correcta 1 - 0,23 = 0,77 o 77% de precisión? Gracias por su ayuda.

Answer 1

Sí.

La salida del cv.glm en el caso de la clasificación binaria es la estimación de la tasa de error de clasificación en el conjunto de prueba (se calcula promediando la tasa de error de clasificación de los K conjuntos de validación correspondientes).