蒙特卡罗十字验证matlab程序代码
时间: 2024-07-10 21:01:13 浏览: 80
蒙特卡罗交叉验证(Monte Carlo Cross-validation)是一种统计学方法,常用于模型评估和参数选择,尤其适用于高维数据集和复杂模型。在MATLAB中,实现这个过程可能涉及生成随机样本、训练模型和计算性能指标。以下是一个简单的示例代码:
```matlab
function [accuracy, model] = monte_carlo_cross_val(X, y, num_folds, model_func, params)
% X: 训练数据集,y: 标签
% num_folds: 折数
% model_func: 创建模型的函数
% params: 可选参数传递给model_func
if nargin < 5
params = [];
end
accuracy = zeros(1, num_folds);
for i = 1:num_folds
% 分割数据为训练集和验证集
idx_train = setdiff(1:length(y), i);
idx_valid = find(idx_train == mod(1:length(y), num_folds) + i - 1);
X_train = X(idx_train,:);
y_train = y(idx_train);
X_valid = X(idx_valid,:);
y_valid = y(idx_valid);
% 使用部分数据训练模型
model_i = model_func(X_train, y_train, params);
% 在验证集上测试模型并记录准确率
predictions = predict(model_i, X_valid);
accuracy(i) = sum(predictions == y_valid) / length(y_valid);
end
% 取平均准确率作为模型性能估计
accuracy_avg = mean(accuracy);
model = model_func(X, y, params); % 使用所有数据最终训练模型
%
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