3、拿出每一类的数据拿出来进行验证 例如,最后运行的是第三类,可以看到分类中,1,5,9行为第三类数据 原始数据中的1,5,9行的数据为test_trian (检验数据),剩下的数据为测试数据。test对应的测试集数据逻辑值为1,train对应的训练集数据逻辑值为1。 二、k-重交叉验证(k-fold crossValidation): 1 2 3 4 5 ...
如此循环k次: %10折交叉验证 %原数据集为A %Y是测试集的计算结果 %N为样本数 s = 10; indices = crossvalind('Kfold',N,s); %进行随机分包 for k = 1:s test = (indices == s); %获得测试集元素在数据集中对应的单元编号 train = ~test; %训练集元素的编号为非测试集元素的编号 trainData =...
K折交叉验证(k-fold cross-validation)首先将所有数据分割成K个子样本,不重复的选取其中一个子样本作为测试集,其他K-1个样本用来训练。共重复K次,平均K次的结果或者使用其它指标,最终得到一个单一估测。 这个方法的优势在于,保证每个子样本都参与训练且都被测试,降低泛化误差。其中,10折交叉验证是最常用的。 实例...
交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set or test set),首先用训练集对分类器进行训练,再利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价分类器的性能指标。常见CV的方法有Holdout 验证、K-fold cross-validation、...
k-折交叉验证(k-fold crossValidation): 在机器学习中,将数据集A分为训练集(training set)B和测试集(test set)C,在样本量不充足的情况下,为了充分利用数据集对算法效果进行测试,将数据集A随机分为k个包,每次将其中一个包作为测试集,剩下k-1个包作为训练集进行训练。
因此,k-fold验证减少了每个GA优化周期中的代数,减少了FIS参数过拟合。通过试验不同的 k 折、公差和窗口大小值,可以进一步改进整体 k 折验证结果。通常,使用以下过程通过 k 折叠验证进行 FIS 参数优化: 从验证容差 0 和窗口大小 1 开始,这提供了最小的 k 折叠性能。
在MATLAB中进行分层10折交叉验证分类,可以按照以下步骤进行: 数据准备:将数据集划分为特征矩阵X和目标向量y。确保数据集中的样本类别分布均匀。 分层抽样:使用MATLAB中的cvpartition函数创建一个分层抽样对象。设置'KFold'参数为10,表示将数据集划分为10个折(fold)。 特征选择(可选):根据需要,可以使用MATLAB中的...
k-重交叉验证(k-fold crossValidation): 在机器学习中,将数据集A 分为训练集(training set)B和测试集(testset)C,在样本量不充足的情况下,为了充分利用数据集对算法效果进行测试,将数据集A随机分为k个包,每次将其中一个包作为测试集,剩下k-1个包作为训练集进行训练。 在matlab中,可以利用: indices=crossvalin...
SVM with the linear kernel: 如何不用内置函数在matlab实现十折交叉验证(k-fold cross-validation) 这里一开始对数据进行了一个预处理,导入了之前预先写好对DataHandling.m的文件 使用自己写的getKFoldData来进行每一折数据的划分,然后就跟普通训练一样,k从1到10循环去训练、测试、计算准确率、对每一折的准确...
下面是一种常见的交叉验证方法的示例代码: matlab. % 假设你有一组数据 X 和对应的标签 y. load('data.mat'); % 加载数据。 % 设置交叉验证的参数。 k = 5; % 设置折数。 % 创建一个交叉验证分区对象。 cvp = cvpartition(length(y), 'KFold', k); % 定义模型和评估指标。 model = fitlm; %...