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交叉验证的重置数据
cnew = repartition(c)
cnew =重被释放(c,s)
例子
CNEW.=重新分配(C)创造一个CVPartition.目的CNEW.它定义了与相同类型的随机分区C, 在哪里C也是A.CVPartition.目的。那是,重新开始采取同样的观察C并重新分配将它们分为新的培训和测试集。
CNEW.=重新分配(C)
CNEW.
C
CVPartition.
重新开始
CNEW.=重新分配(C那S.)用来randstream.目的S.作为新分区的随机数生成器。
CNEW.=重新分配(C那S.)
S.
randstream.
全部收缩
在a中的重置观察CVPartition.目的。验证分区的类型保持不变。
分区100对3倍交叉验证的观察。
c = cvpartition(100,'kfold'3,3)
C = k折叠交叉验证分区NumObServations:100个NumTestSets:3列车:67 66 67测试:33 34 33
重新开始观察。
CNew = k折叠交叉验证分区NumObServation:100 NumTestSets:3 Trainsize:67 66 67 Testsize:33 33 33
请注意,第一次测试集(折叠)中的观察集C与第一个测试集中的观察集不同CNEW.。
Isequal(测试(C,1),测试(CNEW,1))
ans =.逻辑0.
查看验证分区类型C和CNEW.。两个都C和CNEW.是相同类型的验证分区,'kfold'。
'kfold'
isequal(c.type,cnew.type)
ans =.逻辑1
C.Type.
ans ='kfold'
验证分区,指定为aCVPartition.目的。验证分区类型C那C。类型,与新分区的验证分区类型相同CNEW.。
C。类型
类型
新分区随机数生成器,指定为arandstream.目的。
重新分区对于交叉验证分析的蒙特卡罗重复是有用的。横梁呼叫重新开始当您指定时'mcreps'名称值对参数。
横梁
'mcreps'
横梁|CVPartition.|randstream.
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