MATLAB 交叉验证
时间: 2023-08-30 14:11:37 浏览: 93
MATLAB提供了几种交叉验证方法,其中最常用的是K折交叉验证。K折交叉验证将数据集分成K个子集,然后依次取其中一个子集作为验证集,其余K-1个子集作为训练集,进行模型训练和验证。这样,每个子集都被用于一次验证,K次交叉验证后得到的模型性能指标的平均值可以作为模型的性能评估指标。
下面是一个使用MATLAB进行K折交叉验证的示例代码:
```matlab
% 加载数据
data = load('data.mat');
X = data.X;
Y = data.Y;
% 设置交叉验证参数
K = 10; % K折交叉验证
cv = cvpartition(size(X, 1), 'KFold', K); % 生成交叉验证索引
% 定义模型和性能指标
model = fitcsvm(X, Y); % SVM模型
fun = @(Ytest, Ypred) sum(Ytest == Ypred); % 性能指标为分类正确的样本数
% 进行交叉验证
perf = zeros(K, 1);
for i = 1:K
% 生成训练集和验证集
trainIdx = cv.training(i);
testIdx = cv.test(i);
Xtrain = X(trainIdx, :);
Ytrain = Y(trainIdx);
Xtest = X(testIdx, :);
Ytest = Y(testIdx);
% 训练模型并进行预测
model = fitcsvm(Xtrain, Ytrain);
Ypred = predict(model, Xtest);
% 计算性能指标
perf(i) = fun(Ytest, Ypred);
end
% 输出性能指标的平均值
meanPerf = mean(perf);
```
在上面的代码中,首先加载数据,然后设置交叉验证参数。接着定义模型和性能指标,这里使用的是支持向量机模型和分类正确的样本数作为性能指标。最后进行K折交叉验证,计算每次交叉验证的性能指标,并输出平均值作为模型的性能评估指标。
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