correct_rate=Cross_validation(par,label)

这段代码的作用是使用交叉验证的方法评估机器学习模型在训练数据集上的准确率。其中，输入参数`par`是训练数据的特征向量，`label`是训练数据的标签。函数`Cross_validation`会将训练数据集分成若干份，每次使用其中一份作为验证集，其余部分作为训练集，训练出一个机器学习模型，并对验证集进行预测，最后统计预测的准确率。这个过程会重复多次，直到所有的数据都被用作验证集。最终，函数会返回所有验证结果的平均准确率`correct_rate`，作为模型在训练数据集上的评估指标。通过交叉验证的方法，可以避免机器学习模型出现过拟合的情况，并提高模型的泛化能力。

相关问题

correct_rate=Cross_validation(par,label);

这是一个IT类问题，这段代码的意思是调用Cross_validation函数，对par和label中的个体进行交叉验证，并计算分类器的正确率correct_rate。具体的实现取决于算法的设计，一般情况下，Cross_validation函数会将数据集划分为训练集和测试集，并使用训练集训练分类器，然后在测试集上进行测试，最终计算分类器的正确率。

function correct_rate=Cross_validation(par,label) correct_rate=[]; indices=crossvalind('Kfold',par(1:size(par,1),size(par,2)),10); cp = classperf(label); for i = 1:10 label_test=[]; test = (indices == i); train = ~test; [label_test,~, ~] = fknn(par(train,:), label(train),par(test,:), label_test, 1, 0, true); classperf(cp,label_test,test); correct_rate=[correct_rate,cp.CorrectRate]; end end

这段代码是用于交叉验证的。它的输入参数是训练数据 par 和对应的标签 label。它使用 10 折交叉验证方法，将训练数据分成 10 份，每次取其中 1 份作为测试集，其余 9 份作为训练集。对于每个测试集，先使用 fknn 函数进行训练，然后再对测试集进行分类，得到分类结果。使用 classperf 函数来评估分类器的性能，计算出每次交叉验证的正确率，并将这些正确率存储在 correct_rate 变量中。最后，将 correct_rate 中所有正确率的平均值作为整个交叉验证的正确率。函数的输出是正确率。