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];
时间: 2024-04-02 19:32:09 浏览: 14
这是一个使用10折交叉验证的fknn分类器的代码,它将数据集分成10个部分,每次使用其中9个部分进行训练,然后使用剩下的1个部分进行测试,最终计算10次测试的正确率并返回一个正确率向量"correct_rate"。其中,"par"是特征矩阵,"label"是标签向量,"fknn"是一个k近邻分类器函数,它的参数依次为:训练特征矩阵、训练标签向量、测试特征矩阵、测试标签向量、k值、是否加权、是否输出调试信息。"classperf"是一个性能评估对象,用于计算分类器的性能指标,如正确率、灵敏度、特异度等。在每次循环中,它会将测试结果添加到"classperf"对象中,并计算出一个正确率值。最后,将这个正确率值添加到"correct_rate"向量中,以便后续分析。
相关问题
indices=crossvalind('Kfold',par(1:size(par,1),size(par,2)),10);
这行代码是用于生成 10 折交叉验证的数据索引。它使用 `crossvalind` 函数来生成交叉验证的数据索引,其中 `'Kfold'` 表示采用 K 折交叉验证的方法,`par(1:size(par,1),size(par,2))` 表示将训练数据的最后一列作为输入,即标签 label,`10` 表示分成 10 份。最终,`indices` 变量中存储了 10 个不同的索引分组,用于后续的交叉验证过程。
indices=crossvalind('Kfold',data(1:M,N),5)
这是一行 MATLAB 代码,用于生成基于 K-fold 交叉验证的随机分组索引。其中,M 表示数据的样本数,N 表示数据的特征数。具体操作是将数据分成 K 个互不相交的子集,每次将其中一个子集作为验证集,其余 K-1 个子集作为训练集,重复 K 次,得到 K 组不同的训练集和验证集。这样做的目的是为了更好地评估模型的性能,避免过拟合。
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