K折交叉法matlab代码

以下是一个简单的 K 折交叉验证的 MATLAB 代码：

% 数据集
data = load('data.mat');
X = data.X;
Y = data.Y;

% 设定 K 值
K = 10;

% 计算每个折的数量
num_samples = length(Y);
fold_size = floor(num_samples/K);

% 随机排序数据集
random_order = randperm(num_samples);
X = X(random_order,:);
Y = Y(random_order,:);

% 初始化结果向量
accuracy = zeros(K,1);

% 进行 K 折交叉验证
for i=1:K
    % 分割数据集
    start_index = (i-1)*fold_size + 1;
    end_index = i*fold_size;
    if i == K
        end_index = num_samples;
    end
    test_X = X(start_index:end_index,:);
    test_Y = Y(start_index:end_index,:);
    train_X = X;
    train_X(start_index:end_index,:) = [];
    train_Y = Y;
    train_Y(start_index:end_index,:) = [];
    
    % 在训练集上训练模型
    model = train_model(train_X, train_Y);
    
    % 在测试集上测试模型
    predicted_Y = test_model(model, test_X);
    
    % 计算准确率
    accuracy(i) = sum(predicted_Y == test_Y)/length(test_Y);
end

% 输出平均准确率
mean_accuracy = mean(accuracy);
fprintf('平均准确率: %.2f%%\n', mean_accuracy*100);

这个代码假设了有一个名为 `data.mat` 的数据文件，其中包含有用于训练和测试的特征矩阵 `X` 和标签向量 `Y`。`train_model` 和 `test_model` 函数需要根据具体情况自行实现，以便在训练集上训练模型并在测试集上测试模型。最后，代码计算每个折的准确率并输出平均准确率。