在给定带宽值网格的情况下，通过交叉验证在 R 中找到 ksmooth() 的最佳带宽

如何解决在给定带宽值网格的情况下，通过交叉验证在 R 中找到 ksmooth() 的最佳带宽

我正在寻找有关我在 R 中运行的某些代码的一些指导。我正在尝试通过交叉验证在内核回归中从值网格中选择最佳带宽。我使用了在以下链接中找到的代码：

https://stats.stackexchange.com/questions/56471/implementation-of-the-cross-validiation

我正在使用包“dr”中的“ais”数据。我正在研究线性关系：y~x 其中和 y 是数据中的变量 x = SSF 和 y = Bfat。

这是我在rstudio中实现的代码：

cv <- function(dat,kern,bandwidth.grid)
{
  n <- length(ais$SSF)
  mse <- matrix(,nrow=length(bandwidth.grid),ncol=2) # empty matrix with 2 columns,length equals the number of bandwidth values in grid
  for (b in 1:length(bandwidth.grid)){ # for every value in grid
    cv.val <- rep(0,n-1) # will compute cv value for every observation except one left out
    for (i in 1:(n-1)){ # for every cv observation 
      new.dat <- dat[-i,] # leave out one row from data
      args <- list(x1=new.dat[,1],y1=new.dat[,2],xp=dat[i,h = bandwidth.grid[b]) # function arguments are the first and second columns of data minus 1 obsv,the missing observation and the value of the bandwidth
      cv.val[i] <- do.call(kern,args) # cv value computed using the kernel.smooth function below with the above arguments
    }
    mse[b,] <- c(bandwidth.grid[b],1/n*sum((new.dat[,2]-cv.val)^2)) # computing mean squared error 
  }
  
  ## MSE
  colnames(mse) <- c("bandwidth","mse") # set column names
  return(mse)
}

### kernel estimator:
kernel.smooth <- function(x1,y1,xp,h){
  return(ksmooth(x1,x.point = xp,kernel = "normal",bandwidth = h)$y)
}

### CV-score for kernel estimator:
cv(cbind(ais$SSF,ais$Bfat),kernel.smooth,seq(1:30))

但是，当我运行上面的代码时，会产生以下输出：

       bandwidth      mse
 [1,]         1       NA
 [2,]         2       NA
 [3,]         3       NA
 [4,]         4       NA
 [5,]         5       NA
 [6,]         6       NA
 [7,]         7       NA
 [8,]         8       NA
 [9,]         9       NA
[10,]        10       NA
[11,]        11       NA
[12,]        12       NA
[13,]        13 2.674061
[14,]        14 2.674415
[15,]        15 2.678438
[16,]        16 2.685912
[17,]        17 2.696773
[18,]        18 2.710698
[19,]        19 2.727634
[20,]        20 2.747286
[21,]        21 2.770471
[22,]        22 2.795569
[23,]        23 2.822988
[24,]        24 2.852624
[25,]        25 2.884286
[26,]        26 2.917892
[27,]        27 2.953353
[28,]        28 2.990558
[29,]        29 3.029543
[30,]        30 3.070896

我不明白为什么我会为 1:12 的带宽获得一些 NA 值。

我也知道最佳带宽应该是 17 但这不是我在这里得到的，因为它不对应于最低的 mse。

有人能看到我哪里出错或提供一些建议吗？ 我真的很感激