在MLR R程序包中，有一些方法可以汇总参数调整模型性能指标，例如train.mean，train.sd，test.mean，test.sd。我想知道聚合过程是如何完成的。据我目前的了解，聚合似乎是在折叠级别进行的。
假设10次重复，5次交叉验证，总共有10 * 5个测试误差估计，因此测试误差的标准偏差是50个估计的变化。但是我想要的是重复级别的误差估计，因此对于每个重复，我都有一个误差估计，平均为内部5倍，然后我期望的测试误差标准偏差应该是10个重复中10个估计值的变化。
我想知道如何做到这一点。有没有办法为每个重采样中的每个调整参数提取原始性能指标？