c.trainingc.training
时间: 2023-08-09 22:06:04 浏览: 64
在上面提供的 MATLAB 代码中,`c.training` 表示当前交叉验证的训练集索引。`c` 是通过 `cvpartition` 函数生成的对象,用于将数据集划分为 k 个子集,并为每个子集分配一个索引。
`c.training` 是一个布尔型行向量,其长度等于数据集的大小。如果 `c.training(i)` 为 true,则表示数据集中的第 i 个样本在当前交叉验证的训练集中。
在交叉验证过程中,我们使用 `c.training(i)` 来选择当前交叉验证的训练集。我们可以使用下面的代码来获取当前交叉验证的训练集:
```
trainX = x(c.training(i), :);
trainY = y(c.training(i), :);
```
这里,`trainX` 和 `trainY` 分别表示当前交叉验证的训练集的输入数据和目标值。我们使用 `c.training(i)` 来选择数据集中属于当前交叉验证训练集的行,并使用 `:` 来选择所有列。