主要内容

训练

交叉验证培训指数

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句法

Idx =培训（c）
IDX =培训（C，i）

描述

例子

idx.=培训（C）返回培训索引idx.为一个CVPartition.目的C类型'坚持'或者'重新提交'。

  • 如果C.Type.是'坚持'， 然后idx.指定培训集中的观察。

  • 如果C.Type.是'重新提交'， 然后idx.指定所有观察结果。

例子

idx.=培训（C那一世）返回重复的培训索引一世A.CVPartition.目的C类型'kfold'或者'忽略'。

  • 如果C.Type.是'kfold'， 然后idx.指定了该观察一世训练集。

  • 如果C.Type.是'忽略'， 然后idx.指定在重复培训中保留的观察一世。

例子

全部收缩

打开直播脚本

确定培训集中的观察CVPartition.阻止验证的对象。

分区10持续验证的观察。选择大约30％的观察到测试（HoldOut）集。

RNG（'默认'）重复性的％c = cvpartition（10，'坚持'，0.30）
C =保持交叉验证分区NumObServation：10 NumTestSets：1列车：7 Testsize：3

确定培训集观察。对应于1S的观察在训练集中。

设置=培训（c）
set =10x1逻辑阵列1 1 1 0 1 1 1 1 0 0

可视化结果。除第四，第九和第十个除外的所有观察都在培训集中。

H = Heatmap（Double（Set），'彩色条形图'那'离开'）;分类（h，'1'那'升降'）ylabel（'观察'） 标题（'培训设定观察'）

图包含ActiveMap类型的对象。Type Heatmap的图表具有标题培训集合观察。

打开直播脚本

确定培训集中的观察CVPartition.对象有3倍交叉验证。

分区10观察3倍交叉验证。注意C包含三次重复培训和测试数据。

RNG（'默认'）重复性的％c = cvpartition（10，'kfold'3，3）
C = k折叠交叉验证分区NumObServation：10 NumTestSets：3列塔：7 6 7 Testsize：3 4 3

确定每次重复培训和测试数据的培训集观察。对应于1S的观察位于相应的训练集中。

set1 =培训（C，1）
set1 =10x1逻辑阵列0 0 1 1 1 1 1 1 0 1
set2 =培训（C，2）;set3 =培训（C，3）;

可视化结果。除了第一个，第二个和第九部分外的所有观察都在第一次训练集中。除了第三，第六，第八和第十分之外的所有观察部分都在第二次培训集中。除第四，第五和第七部分外的所有观察都在第三次培训集中。

data = [set1，set2，set3];H = Heatmap（Double（数据），'彩色条形图'那'离开'）;Sorty（H，{'1'那'2'那'3'}，'升降'）xlabel（'重复'）ylabel（'观察'） 标题（'培训设定观察'）

图包含ActiveMap类型的对象。Type Heatmap的图表具有标题培训集合观察。

输入参数

全部收缩

验证分区，指定为aCVPartition.目的。验证分区类型C那C。类型， 是'kfold'那'坚持'那'忽略'， 或者'重新提交'。

重复索引，指定为正整数标量。指定一世表示找到了观察一世训练集。

数据类型：单身的|双倍的

输出参数

全部收缩

用于培训设定观测的指标，作为逻辑向量返回。值1表示相应的观察在训练集中。值0表示相应的观察在测试集中。

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