cvpartition类

超类:

交叉验证的数据分区

描述

的对象cvpartition类在一组指定大小的数据上定义随机分区。使用此分区定义测试和训练集，以便使用交叉验证验证统计模型。

建设

cvpartition 为数据创建交叉验证分区

方法

disp 显示cvpartition对象
显示 显示cvpartition对象
重新分区 为交叉验证重新划分数据
测试 交叉验证的检验指标
培训 交叉验证的培训指标

属性

NumObservations 观测数(包括缺失观测数)集团值)
NumTestSets 测试集数
TestSize 每个测试集的大小
TrainSize 每个训练集的大小
类型 类型的分区

复制语义

价值。要了解这将如何影响您对该类的使用，请参见比较句柄和值类(MATLAB)在MATLAB中®面向对象编程的文档。

例子

使用10倍的分层交叉验证来计算错误分类误差分类iris数据。

负载(“fisheriris”);CVO = cvpartition(物种,“k”,10);呃= 0 (CVO.NumTestSets, 1);对于i = 1:CVO。NumTestSetstrIdx = CVO.training(i); teIdx = CVO.test(i); ytest = classify(meas(teIdx,:),meas(trIdx,:),... species(trIdx,:)); err(i) = sum(~strcmp(ytest,species(teIdx))); end cvErr = sum(err)/sum(CVO.TestSize);

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主题

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掌握机器学习:用MATLAB逐步指导

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