fold.id允许用户预先指定交叉验证折叠cv.glmnet。例如，如果我有一些数据

x    | y    | fold.id
-----+------+--------
0    | 1    | 1
1    | 1    | 1
0    | 0    | 2
1    | 2    | 2
.    | .    | .

然后将指示的列作为fold.id参数传递给cv.glmnet将导致（例如）前两个观察值位于同一折叠中，第三和第四个观察值位于相同（不同）折叠中。

作者建议，如果您想在一些离散的集合之间进行选择$\alpha$基于一个最优的一些错误的交叉验证估计$\lambda_{\alpha}$，那么在确定每个交叉验证时，最好在每个交叉验证中使用相同的折叠结构$\lambda_{\alpha}$.

根据Glmnet Vignette，设置 glmnet 的一种方法foldid是：

foldid<-sample(1:10,size=length(y),replace=TRUE)

然后应用于一系列 alpha：

cv1=cv.glmnet(x,y,foldid=foldid,alpha=1)
cv.5=cv.glmnet(x,y,foldid=foldid,alpha=.5)
cv0=cv.glmnet(x,y,foldid=foldid,alpha=0)

该sample()函数基本上允许您在为响应变量矩阵y的长度提供的范围内（= 1:nfolds）生成一个随机数向量。通过这种方式，您将每个输入矩阵行分配给随机（但现在设置）折叠。