k折交叉验证的详细matlab代码
时间: 2023-08-14 16:15:24 浏览: 353
以下是一个使用matlab实现的k折交叉验证的示例代码:
```matlab
% 读取数据
load iris
% 将数据分成k份
k = 10;
indices = crossvalind('Kfold', size(meas,1), k);
% 初始化结果数组
results = zeros(k, 1);
% 进行k折交叉验证
for i = 1:k
% 分离训练集和测试集
test_indices = (indices == i);
train_indices = ~test_indices;
train_data = meas(train_indices,:);
train_labels = species(train_indices,:);
test_data = meas(test_indices,:);
test_labels = species(test_indices,:);
% 在训练集上训练模型
model = fitcsvm(train_data, train_labels);
% 在测试集上进行预测
predictions = predict(model, test_data);
% 计算准确率
correct = sum(predictions == test_labels);
accuracy = correct / numel(test_labels);
% 将结果存入结果数组
results(i) = accuracy;
end
% 输出平均准确率
mean_accuracy = mean(results);
fprintf('平均准确率:%f\n', mean_accuracy);
```
这个示例代码首先读取了iris数据集,然后使用`crossvalind`函数将数据分成了10份。接着进行了k次循环,每次循环使用其中一份作为测试集,其余9份作为训练集。在训练集上训练了一个SVM模型,然后在测试集上进行预测并计算准确率。最后计算了10次实验的平均准确率并输出。