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;
时间: 2024-04-13 16:25:18 浏览: 16
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。
val_acc_eu = zeros(length(opt.C), length(opt.nu), length(opt.gamma), length(opt.pca_d)); val_acc_seu = zeros(length(opt.C), length(opt.nu), length(opt.gamma), length(opt.pca_d)); val_HM_eu = zeros(length(opt.C), length(opt.nu), length(opt.gamma), length(opt.pca_d)); val_HM_seu = zeros(length(opt.C), length(opt.nu), length(opt.gamma), length(opt.pca_d)); val_bias_eu = zeros(length(opt.C), length(opt.nu), length(opt.gamma), length(opt.pca_d)); val_bias_seu = zeros(length(opt.C), length(opt.nu), length(opt.gamma), length(opt.pca_d));
这段代码创建了一些空矩阵,用于存储不同参数组合下的验证准确度、Harmonic Mean、偏差等指标。
具体来说,代码中创建了以下空矩阵:
- `val_acc_eu`:用于存储欧氏距离下不同参数组合的验证准确度。
- `val_acc_seu`:用于存储标准化欧氏距离下不同参数组合的验证准确度。
- `val_HM_eu`:用于存储欧氏距离下不同参数组合的Harmonic Mean。
- `val_HM_seu`:用于存储标准化欧氏距离下不同参数组合的Harmonic Mean。
- `val_bias_eu`:用于存储欧氏距离下不同参数组合的偏差。
- `val_bias_seu`:用于存储标准化欧氏距离下不同参数组合的偏差。
这些矩阵的维度根据 `opt.C`、`opt.nu`、`opt.gamma` 和 `opt.pca_d` 的长度而确定。这意味着它们将根据这些参数的不同组合而生成相应的索引维度。这些矩阵将被用于存储模型在不同参数设置下的性能指标。