主要内容

CVPartition.

CrearPricemióndavi.comNiónCruzadaPara Datos

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Sintaxis.

c = cvpartition (n, KFold, k)
c = cvpartition（n，'holdout'，p）
C = CVPartition（组，'kfold'，k）
C = CVPartition（组，'Kfold'，K，'stratify'，stratifyOption）
C = CVPARTITION（组，'HOLDOUT'，P）
C = CVPARTITION（组，'HOLDOUT'，p，'stratify'，stratifyOption）
c = cvpartition (n, LeaveOut)
C = CVPARTITION（n，'重新提交'）

Descripción.

C= cvpartition (N那'kfold'，k）CONSTRUYE UN OBJETO DE LACclase.CVPartition.Definir UnaPrictripiónno estratificada aleatoria para-foldacióncruzadaen abserviones。K.Nlapromición划分las deviemaciones en subsuestras desarticuladas（oK.），Elecidos aleatoriamente pero con aproximadymente el mismotamaño。pliegues.el valor predeterminado de es。K.10.

C= cvpartition (N那'坚持'，p）Crea Unaprictriónno estratificada aleatoria para la有vealaciónde Retenciones en DaviceAciones。NEstaprictrión划分las neamipaciones en联络de entrenamiento y una prueba（o）。Retención.Elparámetrodebe er escalar。P.但是，选择与普里巴斯的共轭近似的观测值。0.P.1CVPartition.p * n一段时间后，请选择与普里巴斯的观测值相等的观测值。P.CVPartition.P.el valor predeterminado de es。P.1/10

比如

C= cvpartition (集团那'kfold'，k）Crea una partición aleatoria para una validación cruzada estratificada -fold。它是一个向量numérico，矩阵categórica，字符矩阵，字符矩阵，字符向量矩阵，它是一个字符的类别observación。K.集团CADA子藏匿语号APROXIMADENDEE EL MISMOTAMAÑOY APROXIMADAMENE LAS MISMAS PERMORCIONES DE CLACE QUE EN。集团

Cuando Se Proporciona Como Primer Argumento Actrada A，LaFunciónCreamertionesdeValidaCiónCruzadaQue No Cantuyen Filas de ImageCiones对洛杉矶Que Fartan en相信。集团CVPartition.集团

比如

C= cvpartition (集团那'kfold'，k，'分层'stratifyOption)联合国反对定义partición任意项para -fold validación cruzada。CK.Cuando Se Proporciona Como El Primer Argumenta de entrada a，LaFunciónimementalaestratificacióndeformapredeterminada。集团CVPartition.Sitambiénefecifica，LaFunciónCreaincrimiones aleatorias没有estratifica。'stratify'，假

我们可以从最基本的论点中得出具体的结论。“分层”,真的CVPartition.集团

C= cvpartition (集团那'坚持'，p）鸿沟aleatoriamente las deviechaciones en联合联盟de entrenamentiento y联合联盟de Retenciones（o pruebas）conEstratificación，Uterizano laInformacióndeClaseen。集团Tanto El Entrenamiento Como Los Conguntos de Pruebas Tienen Aproximadomente Las Mismas Proporciones de Clase Que En。集团

比如

C= cvpartition (集团那'坚持'，p，'分层'stratifyOption)联合国反对定义partición任意词和UN conjunto de entrenamito y UN conjunto retención (o prueba)。CCuando Se Proporciona Como El Primer Argumenta de entrada a，LaFunciónimementalaestratificacióndeformapredeterminada。集团CVPartition.Sitambiénefecifica，LaFunciónCreaincrimiones aleatorias没有estratifica。'stratify'，假

c = cvpartition (n, LeaveOut)Crea una partición aleatoria para la validación cruzada de la observaciones。N休假 - of-of es un caso特殊en el que elnúmerode pliegues es igual alnúmerode imanedac​​iones。'kfold'

C = CVPARTITION（n，'重新提交'）Crea Un Objeto que没有incrimiona los datos。CTanto El Congunto de Entrenamiento Como El Condunto de Pruebas Contienen Todas Las ImageCiones原装。N

ejegros.

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用validación cruzada表示10次计算clasificación不正确。

Cargue el Condunto de Datos de Iris de Fisher。

加载渔民;y =物种;x = meas;

Cree Unaprictoriónaleatoria para una有效ancióncruzadaestratificada-fold。10.

c = cvpartition（y，'kfold'，10）;

Cree Unafunciónque计算elnúmerodemuestrasde prueba mal clasificadas。

有趣= @ (xTrain、yTrain xTest、欧美)(总和(~ strcmp(欧美,......分类(xTest xTrain yTrain))));

Devuelve La Tasa deClasificaciónCurroftaQuallada Mediante LaValualaciónCruzada。

速率= sum（crossval（fun，x，y，'划分'，C））....../sum（c.testsize）
速率= 0.0200.
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Encuentre laproporcióndadadaclase en Unaparticiónno estratificada de 5 veces de los Datos。渔民

Cargue el Condunto de Datos de Iris de Fisher。

加载渔民;

我们可以在número的实例中找到属于我们的人。

[c，〜，idx] =唯一（物种）;C％独特的课程
C =3x1细胞阵列{'setosa'} {'versicolor'} {'virginica'}
n = accumarray (idx (:), 1)物种中每个类的％数量
n =3×150 50 50.

Las Tres Clases Se Producen en La MismaProporción。

Cree Unaprictomiónaleatoria没有estratificada de 5 veces。

cv = cvpartition（物种，'kfold'5,'分层'假)
CV = k折叠交叉验证分区NumObServations：150 NumTestSets：5列塔：120 120 120 120测试：30 30 30 30 30 30

Mostrar que las tres clases no se producen en la mismaproporciónpara cada pliegue del Condunto de Datos。

为了我= 1:简历。NumTestSets disp (['折叠 '，num2str（i）]）testclasses =物种（cv.test（i））;[c，〜，idx] =唯一（TestClasses）;C% Unique classes nCount = accumarray(idx(:)，1) %每个类在fold end中的实例数
折叠1
C =3x1细胞阵列{'setosa'} {'versicolor'} {'virginica'}
ncount =3×18 13 9
折叠2.
C =3x1细胞阵列{'setosa'} {'versicolor'} {'virginica'}
ncount =3×110 11 9.
折叠3.
C =3x1细胞阵列{'setosa'} {'versicolor'} {'virginica'}
ncount =3×110 8 12
折叠4.
C =3x1细胞阵列{'setosa'} {'versicolor'} {'virginica'}
ncount =3×112 8 10.
折叠5.
C =3x1细胞阵列{'setosa'} {'versicolor'} {'virginica'}
ncount =3×110 10 10.

Dado que es Unaparticiónaleatoria no estratificada de los datos，没有se garantiza que las proporciones de clase en cina uno de los cinco pliegues sean iguales a las proporciones de clase en。简历渔民物种es decir，las clases no se producen por igual en cada pliegue，como lo hacen en。物种validación cruzada在结果中产生了任意的结果，或者在número实例中产生了任意的结果。

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Compare ElNúmerodeinstancias para cada clase en en Conjunto deRetenciónno EstratificAdo Con联合Conjunto deRetenciónEstratificAdodeUna Matriz Alta。

AlRealizarCálculosen矩阵Altas，Matlab®Uteriza联合国Grupo Paralelo（Predeterminado Si Tiene并联计算工具箱™）O LaSesión本地De Matlab。Si desea ejecutar el Ejevero ultizando laSesión本地De Matlab Cuando Tiene Patile Computing Toolbox，Puede Cambiar El Entorno deEjecución全球Mediante LaFunción。Mapreducer.

用向量numérico表示类别，用类别y表示类别，用类别relación表示。121:10

Group = [α（20,1）; 2 *（200,1）]
组=220×11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1⋮

Cree Una Matriz Alta A Partir de。集团

tgroup =高(集团)
使用“local”配置文件启动并行池(parpool)…tgroup = 220x1 tall双列向量1 1 1 1 1 1 1 1 1::

ES LaúnicaOpciónQue Se Acpite Para矩阵Altas。坚持CVPartition.Cree una partición de retención aleatoria y no stratificada。

cv0 = cvpartition（tgroup，'坚持'1/4,'分层'假)
CV0 =保持交叉验证分区NumObServation：[1x1高] NumTestSets：1列车：[1x1高]测试：[1x1高]

这是我们在función中记忆的结果。cv0.test.收集

testidx0 =收集（cv0.test）;
使用Parallel Pool 'local'计算tall表达式:- Pass 1 of 1: Completed in 3.4 sec

Busque ElNúmerodevecesQue Se生产Cada Clase en En El Condunto de Retentiones。

accumarray(集团(testIdx0), 1)% holdout集合中每个类的实例数
ans =.2×15 51.

生产aleatoriedad en los结果os，por que elnúmerode instancias para cada clase puedear de los que se se se se se se seran。CVPartition.

Dado que es Unaprictripiónno estratificada，No se garantiza que la clase y la clase del congunto deRetenciónSeperuzcanen la mismaproporciónque en。CV0.12TGROUP.SIN Embargo，Debido A La Aleatoriedad AcreinEnte en，一个veces puede Obener联盟eL que las clases se producen en la mismaproporciónquelo hacen en aunque。CVPartition.TGROUP.'stratify'，假se puede ilustrar联合国结果等类似的para el condunto de entrenamiento。

Devuelve El HeuteAMO de la Memoria。CV0.training

trainidx0 =聚集（cv0.training）;
使用并行池“本地”评估高表达： - 通过1：在2.8秒评估中完成的2.8秒完成

Encuentre elnúmerodevecesque se生产cada clase en el congunto de entrenamiento。

accumarray(集团(trainIdx0), 1)培训集中每个类的实例数量
ans =.2×115 149.

没有SE Garantiza Que Las Clases del Condunto de Entrenamiento No Estratificado Se Produzcan en La MismaProporciónque en。TGROUP.

Cree Unaprictomióndeetenciónaleatoria y estratificada。

CV1 = cvpartition (tgroup,'坚持'1/4)
CV1 =保持交叉验证分区numobservation：[1x1高] Numtestsets：1列车：[1x1高]测试：[1x1高]

Devuelve El HeuteAMO de la Memoria。CV1.test

testidx1 =收集（cv1.test）;
使用并行池“本地”评估高表达： -  PASS 1为1：在1秒评估中完成，在1.1秒内完成

Busque ElNúmerodevecesQue Se生产Cada Clase en En El Condunto de Retentiones。

Accularray（组（TestidX1），1）% holdout集合中每个类的实例数
ans =.2×14 48

en el caso de laparticióndeetenciónestratificada，LaRelacióndeClasesen El Condunto de Retenciones Y LaRelacióndeClaseS在儿子Las Mismas。TGROUP.（1:10）

alloritmos.

  • SI Proporciona Como Primer Argumento de entrada a，lafuncióncrea incrimiones deValidaciónCruzadaQue No Cantuyen Filas de ImageCiones对应一个LOS Valores Que Fartan en。集团CVPartition.集团

  • Cuando Se Proporciona Como El Primer Argumenta de entrada a，LaFunciónimementalaestratificacióndeformapredeterminada。集团CVPartition.具体地说，是我们的参与人，而不是我们的阶层。'stratify'，假

  • 我们可以从最基本的论点中得出具体的结论。“分层”,真的CVPartition.集团

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