matlabR2022a中的交叉验证工具箱是什么

抱歉，我之前的回答有误。MATLAB R2022a中没有专门的交叉验证工具箱。但是，在MATLAB中仍然可以使用一些内置函数和工具来执行交叉验证。

一个常用的方法是使用`cvpartition`函数来创建交叉验证的数据分割。你可以指定分割的类型（例如k折交叉验证）以及分割的折数。然后，你可以使用这些分割进行训练和测试。

下面是一个使用`cvpartition`函数进行十折交叉验证的示例代码：

% 假设你有一些数据 X 和对应的标签 Y

% 创建一个十折交叉验证对象
cv = cvpartition(numel(Y), 'KFold', 10);

% 对每个折进行训练和测试
for fold = 1:cv.NumTestSets
    % 获取当前折的训练和测试数据索引
    trainIdx = cv.training(fold);
    testIdx = cv.test(fold);
    
    % 使用训练数据训练模型
    model = trainModel(X(trainIdx,:), Y(trainIdx));
    
    % 使用测试数据进行预测
    predictions = predictModel(model, X(testIdx,:));
    
    % 计算分类准确率或其他性能指标
    accuracy = calculateAccuracy(predictions, Y(testIdx));
    
    % 在控制台上打印当前折的准确率
    disp(['Fold ', num2str(fold), ' accuracy: ', num2str(accuracy)]);
end

请注意，`trainModel`、`predictModel`和`calculateAccuracy`是示例函数，你需要根据你的具体情况自行定义和实现这些函数。

总结来说，虽然MATLAB R2022a中没有专门的交叉验证工具箱，但你可以使用`cvpartition`函数和其他相关函数来实现交叉验证的功能。