folds<-createFolds(da1$g,k=5) folds X1<-da1[-folds$Fold1,-1]代码什么意思

这段代码是在R语言中用来进行交叉验证的操作。

首先，使用`createFolds()`函数将数据集`da1$g`分成了5个不重叠的子集，称为“折叠”（folds）。这里的`k=5`表示将数据集分成5个折叠。

然后，将第1个折叠（即`folds$Fold1`）作为测试集，剩余的4个折叠作为训练集，将训练集赋值给`X1`变量。`da1[-folds$Fold1,-1]`表示选择`da1`数据框中除了第1个折叠之外的所有行（`-folds$Fold1`），并且选择除了第1列之外的所有列（`-1`），因为第1列是目标变量。所以`X1`是一个训练集数据框，不包括第1个折叠的数据，用于训练模型。

接下来可以使用`folds$Fold2`、`folds$Fold3`、`folds$Fold4`和`folds$Fold5`分别作为测试集，重复上述过程进行交叉验证。

相关问题

for k in k_choices: k_to_accuracies[k] = [] for i in range(num_folds): X_train_fold = np.concatenate([ fold for j, fold in enumerate(X_train_folds) if i != j ]) y_train_fold = np.concatenate([ fold for j, fold in enumerate(y_train_folds) if i != j ]) X_val = X_train_folds[i] y_val = y_train_folds[i] classifier.train(X_train_fold, y_train_fold) y_pred_fold = classifier.predict(X_val, k=k, num_loops=0) num_correct = np.sum(y_pred_fold == y_val) accuracy = float(num_correct) / X_val.shape[0] k_to_accuracies[k].append(accuracy)

这段代码是一个 k-fold 交叉验证的过程，用于评估分类器在不同 k 值下的准确率。其中，k_choices 是一个包含不同 k 值的列表，k_to_accuracies 是一个字典，用于存储每个 k 值对应的准确率列表。

在每个 k 值的循环中，首先将当前 k 值对应的准确率列表初始化为空。然后，在每个折叠循环中，通过 np.concatenate 将除了当前折叠之外的所有折叠样本合并为训练集 X_train_fold 和 y_train_fold。同时，将当前折叠样本作为验证集 X_val 和 y_val。

接下来，使用分类器的 train 方法在训练集上进行训练。然后，使用分类器的 predict 方法在验证集上进行预测，设置 k 值为当前循环的 k 值，num_loops 为 0。

计算预测正确的数量 num_correct，然后通过除以验证集的样本数量 X_val.shape[0] 得到准确率，并将其添加到当前 k 值对应的准确率列表中。

最终，返回包含不同 k 值对应准确率列表的字典 k_to_accuracies。

function [trainedModel, rslt, sp] = plsdaKFolds(x, y,... ncomp,preprocess_methods, opts0, folds, x_test, y_test) N = size(y, 1); if isempty(preprocess_methods) preprocess_methods = preprocess('default','autoscale'); end [x_pp, sp] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x); x_test_pp = preprocess('apply', sp, x_test); y_logical = class2logical(y); class_cnts = size(y_logical,2); % Perform cross-validation KFolds = folds; cvp = cvpartition(size(y, 1), 'KFold', KFolds); % Initialize the predictions to the proper sizes % validationPredictions = zeros(N,ncomp); cal_preds = nan(ncomp, N); cal_trues = nan(ncomp, N); cal_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); val_preds = nan(ncomp, N); val_trues = nan(ncomp, N); val_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); % format = 'Fold: %d comp: %d;\n'; for fold = 1:KFolds x_cal = x(cvp.training(fold), :, :); y_cal = y(cvp.training(fold), :); [x_cal_pp, sp_cal] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x_cal); x_val = x(cvp.test(fold), :); x_val_pp = preprocess('apply', sp_cal, x_val); y_val = y(cvp.test(fold), :); % Train a regression model % This code specifies all the model options and trains the model. for i = 1:ncomp % fprintf(format,fold,i); %disp(tab); fprintf('-') mdl_cal = plsda(x_cal_pp, y_cal, i, opts0); mdl = plsda(x_cal_pp,[], i,mdl_cal, opts0); y_cal_pred = mdl.classification.mostprobable; cal_preds(i, cvp.training(fold)) = y_cal_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); cal_probs(i, cvp.training(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; cal_trues(i, cvp.training(fold)) = y_cal; mdl = plsda(x_val_pp,[],i,mdl_cal, opts0); y_val_pred = mdl.classification.mostprobable; val_preds(i, cvp.test(fold)) = y_val_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); val_probs(i, cvp.test(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; val_trues(i, cvp.test(fold)) = y_val; end end

这段代码实现了 PLS-DA（Partial Least Squares Discriminant Analysis）交叉验证。它将输入数据分为训练集和测试集，对每个折叠的数据分别进行 PLS-DA 模型拟合和预测，最终得到每个组合（折叠和主成分数）的预测结果和真实标签。

具体来说，该函数的输入包括：

- x: 输入数据，大小为 N×p，其中 N 是样本数，p 是特征数。
- y: 目标变量，大小为 N×1。
- ncomp: PLS-DA 的主成分数。
- preprocess_methods: 预处理方法。
- opts0: PLS-DA 的选项参数。
- folds: 折叠数，用于交叉验证。
- x_test, y_test: 测试集数据和标签。

该函数的输出包括：

- trainedModel: 训练好的 PLS-DA 模型。
- rslt: 结果，包括训练和测试的预测结果和真实标签。
- sp: 预处理参数。

该函数的主要步骤如下：

- 对输入数据进行预处理，包括校准和转换（calibrate）和应用（apply）。
- 将目标变量 y 转换为逻辑变量 y_logical，并计算类别数 class_cnts。
- 对数据进行 K 折交叉验证，每次迭代中使用一部分数据作为训练集，另一部分数据作为测试集。
- 在每个折叠的数据中，分别使用 PLS-DA 拟合模型，得到训练集和测试集的预测结果和真实标签。
- 将所有折叠的结果存储在 cal_preds、cal_probs、cal_trues、val_preds、val_probs 和 val_trues 中，并返回这些结果作为输出。