for f = 1 : nr_fold Xbase = Xtr; Xbase(fold_loc{f}, :) = []; Ybase = Ytr; Ybase(fold_loc{f}) = []; Xval = Xtr(fold_loc{f}, :); Yval = Ytr(fold_loc{f}); Sig_Ybase = Sig_Y(unique(Ybase), :); Sig_Yval = Sig_Y(unique(Yval), :);
时间: 2024-04-13 13:24:47 浏览: 24
这段代码是用于交叉验证(cross-validation)的过程。在每个fold(折)中,首先根据当前fold的索引`f`,将训练数据集`Xtr`和`Ytr`中对应的fold的样本排除掉,得到剩余的训练数据集`Xbase`和`Ybase`。
然后,根据当前fold的索引`f`,从训练数据集`Xtr`和`Ytr`中提取出当前fold的样本作为验证数据集,分别赋值给`Xval`和`Yval`。
接下来,通过获取剩余训练数据集`Ybase`中出现的唯一类别(labels),从预先计算好的信号矩阵`Sig_Y`中提取对应类别的信号特征矩阵,赋值给`Sig_Ybase`。
同样地,从验证数据集`Yval`中获取唯一类别,并从信号矩阵`Sig_Y`中提取对应类别的信号特征矩阵,赋值给`Sig_Yval`。
这段代码的目的是在交叉验证过程中,每个fold都使用独立的验证数据集进行模型验证,并计算相应的特征矩阵用于后续的模型训练和评估。
相关问题
%% training if (strcmp(task, 'train')) for i = 1 : length(opt.lambda) W_record = cell(1, nr_fold); for j = 1 : nr_fold Xbase = Xtr; Xbase(fold_loc{j}, :) = []; Ybase = Ytr; Ybase(fold_loc{j}) = []; if (strcmp(opt.loss_type, 'OVO')) W = train_W_OVO([], Xbase, Ybase, opt.lambda(i)); elseif (strcmp(opt.loss_type, 'CS')) W = train_W_CS([], Xbase, Ybase, opt.lambda(i)); elseif (strcmp(opt.loss_type, 'struct')) W = train_W_struct([], Xbase, Ybase, Sig_dist(unique(Ybase), unique(Ybase)), opt.lambda(i)); else disp('Wrong loss type!'); return; end W_record{j} = W; save(['../SynC_CV_classifiers/SynC_fast_' opt.loss_type '_classCV_' dataset '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_' norm_method '_' Sim_type... '_lambda' num2str(opt.lambda(i)) '.mat'], 'W_record'); end end end
这段代码是训练步骤的实现。
首先,通过判断任务类型 task 是否为 'train',来确定是否执行训练操作。
如果是训练任务,就会进入第一个循环,该循环根据 opt.lambda 的长度进行迭代。
在内部循环中,通过遍历 nr_fold 个折叠位置(fold_loc),依次进行训练。
首先,根据当前折叠位置 fold_loc,从训练数据集 Xtr 中删除相应的样本,得到 Xbase。
同时,从训练标签集 Ytr 中删除相应的标签,得到 Ybase。
然后,根据 opt.loss_type 的不同,选择不同的训练函数进行权重矩阵 W 的训练。具体选择的训练函数可能是 train_W_OVO、train_W_CS 或 train_W_struct。这些函数的实现可能在代码的其他部分。
接着,将训练得到的权重矩阵 W 存储在 W_record{j} 中,表示第 j 个折叠位置的训练结果。
最后,将 W_record 保存到文件中,文件名根据不同的参数命名,以便后续使用。
请注意,这是对给定代码片段的解释,如果有其他函数或变量定义,请提供更多上下文。
Xbase = Xtr; Xbase(fold_loc{f}, :) = []; Ybase = Ytr; Ybase(fold_loc{f}) = []; Xval = Xtr(fold_loc{f}, :); Yval = Ytr(fold_loc{f}); Xhold = Xhold_all; Xhold(hold_fold_loc{f}, :) = []; Yhold = Yhold_all; Yhold(hold_fold_loc{f}) = []; Xcomb = [Xhold; Xval]; Ycomb = [Yhold; Yval]; label_S = unique(Yhold); label_U = unique(Yval); Sig_Ybase = Sig_Y(unique(Ybase), :); Sig_Yhold = Sig_Y(unique(Yhold), :); Sig_Yval = Sig_Y(unique(Yval), :);
在这段代码中,进行了一系列数据处理操作。下面是每行代码的功能解释:
- `Xbase Xtr;`:将 `Xtr` 赋值给 `Xbase`,创建一个训练数据集的副本。
- `Xbase(fold_loc{f}, :) = [];`:从 `Xbase` 中删除交叉验证折 `f` 中的样本。
- `Ybase = Ytr;`:将 `Ytr` 赋值给 `Ybase`,创建一个训练标签的副本。
- `Ybase(fold_loc{f}) = [];`:从 `Ybase` 中删除交叉验证折 `f` 中的标签。
- `Xval = Xtr(fold_loc{f}, :);`:从 `Xtr` 中获取交叉验证折 `f` 的样本作为验证集。
- `Yval = Ytr(fold_loc{f});`:从 `Ytr` 中获取交叉验证折 `f` 的标签作为验证集。
- `Xhold = Xhold_all;`:将完整的保留样本集赋值给 `Xhold`。
- `Xhold(hold_fold_loc{f}, :) = [];`:从 `Xhold` 中删除保留样本集中属于交叉验证折 `f` 的样本。
- `Yhold = Yhold_all;`:将完整的保留样本集标签赋值给 `Yhold`。
- `Yhold(hold_fold_loc{f}) = [];`:从 `Yhold` 中删除保留样本集中属于交叉验证折 `f` 的标签。
- `Xcomb = [Xhold; Xval];`:将保留样本集和验证样本集合并为一个新的样本集 `Xcomb`。
- `Ycomb = [Yhold; Yval];`:将保留样本集和验证样本集的标签合并为一个新的标签集 `Ycomb`。
- `label_S = unique(Yhold);`:获取保留样本集中的唯一类别标签,赋值给 `label_S`。
- `label_U = unique(Yval);`:获取验证样本集中的唯一类别标签,赋值给 `label_U`。
- `Sig_Ybase = Sig_Y(unique(Ybase), :);`:根据训练数据集中存在的类别标签,从 `Sig_Y` 中获取对应的类别特征签名,赋值给 `Sig_Ybase`。
- `Sig_Yhold = Sig_Y(unique(Yhold), :);`:根据保留样本集中存在的类别标签,从 `Sig_Y` 中获取对应的类别特征签名,赋值给 `Sig_Yhold`。
- `Sig_Yval = Sig_Y(unique(Yval), :);`:根据验证样本集中存在的类别标签,从 `Sig_Y` 中获取对应的类别特征签名,赋值给 `Sig_Yval`。
这些操作涉及到训练数据集、验证数据集和保留样本集的划分和处理,以及提取类别的特征签名。具体的操作和目的可能会根据上下文和代码的其他部分而有所不同。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)