acc_val = zeros(length(opt.lambda), length(opt.Sim_scale)); for i = 1 : length(opt.lambda) load(['../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'); for j = 1 : nr_fold Ybase = Ytr; Ybase(fold_loc{j}) = []; Xval = Xtr(fold_loc{j}, :); Yval = Ytr(fold_loc{j}); W = W_record{j}; for k = 1 : length(opt.Sim_scale) Sim_base = Compute_Sim(Sig_Y(unique(Ybase), :), Sig_Y(unique(Ybase), :), opt.Sim_scale(k), Sim_type); Sim_val = Compute_Sim(Sig_Y(unique(Yval), :), Sig_Y(unique(Ybase), :), opt.Sim_scale(k), Sim_type); V = pinv(Sim_base) * W; Ypred_val = test_V(V, Sim_val, Xval, Yval); acc_val(i, k) = acc_val(i, k) + evaluate_easy(Ypred_val, Yval) / nr_fold; end clear W; end clear W_record;

这段代码是在进行交叉验证的过程中计算验证集的准确率。首先，`acc_val` 是一个大小为 `length(opt.lambda)` 行、`length(opt.Sim_scale)` 列的全零矩阵，用来存储每个参数组合下的准确率。

然后，通过一个外层循环遍历 `opt.lambda`，加载相应的模型文件。接下来，通过一个内层循环遍历 `nr_fold`（可能是交叉验证的折数），进行每一折的验证。

在每一折中，首先根据当前折的索引 `fold_loc{j}`，从训练集 `Ytr` 中移除相应的样本，得到新的 `Ybase` 和 `Xval`、`Yval`。然后加载对应的权重 `W`。

接下来，通过一个嵌套循环遍历 `opt.Sim_scale`，计算基于 `Ybase` 的相似度矩阵 `Sim_base` 和基于 `Yval` 和 `Ybase` 的相似度矩阵 `Sim_val`。然后使用矩阵求逆和矩阵乘法计算出投影矩阵 `V`。

最后，使用 `V`、`Sim_val`、`Xval` 和 `Yval` 调用函数 `test_V()` 进行预测，并将预测结果与真实标签计算准确率，并将其累加到 `acc_val(i, k)` 中。

在每一折循环结束后，清除权重 `W`。在外层循环结束后，清除加载的模型文件 `W_record`。

相关问题

%% validation if (strcmp(task, 'val')) acc_val = zeros(length(opt.lambda), length(opt.Sim_scale)); for i = 1 : length(opt.lambda)

这段代码是进行验证的部分。

1. 如果任务类型是`val`，则执行验证的步骤。

2. 对于每个lambda值，循环进行以下操作：

a. 对于每个Sim_scale值，进行以下操作：

- 初始化一个长度为0的数组`acc_val`，用于存储验证准确率。

- 循环进行以下操作：

- 从训练集中选取当前lambda和Sim_scale对应的权重矩阵W。

- 使用选定的权重矩阵W对验证集进行预测，并计算预测准确率。

- 将预测准确率保存到`acc_val`数组中。

这段代码的作用是计算不同lambda和Sim_scale值下的验证准确率。首先，对于每个lambda值和Sim_scale值，从训练集中选择对应的权重矩阵W，并使用该权重矩阵对验证集进行预测。然后，计算预测准确率，并将其保存到`acc_val`数组中。这些步骤是为了评估模型在验证集上的性能。