在MATLAB上,利用多重交叉验证,计算分类精度
时间: 2023-06-14 07:04:37 浏览: 79
在MATLAB中,可以使用如下代码进行多重交叉验证(MCV)和计算分类精度:
```matlab
% 加载数据集
load iris_dataset.mat
X = meas; % 特征数据
Y = species; % 标签数据
% 设定交叉验证参数
K = 10; % 折数
CV = cvpartition(Y, 'KFold', K);
% 初始化分类器
SVMModel = fitcsvm(X,Y); % SVM分类器
% 多重交叉验证
Accuracy = zeros(K, 1);
for k = 1:K
% 训练集和测试集
TrainIndex = CV.training(k);
TestIndex = CV.test(k);
XTrain = X(TrainIndex, :);
YTrain = Y(TrainIndex, :);
XTest = X(TestIndex, :);
YTest = Y(TestIndex, :);
% 训练模型并预测
SVMModel = fitcsvm(XTrain, YTrain);
YPredict = predict(SVMModel, XTest);
% 计算分类精度
Accuracy(k) = sum(YPredict == YTest) / length(YTest);
end
% 输出结果
fprintf('10折交叉验证的分类精度为:%f\n', mean(Accuracy));
```
上述代码中,使用了`cvpartition`函数将数据集分为K折,然后使用`fitcsvm`函数训练SVM分类器,再用训练好的模型对测试集进行预测。最后,根据预测结果计算分类精度,并输出结果。
需要注意的是,上述代码中使用了SVM分类器作为示例,如果需要使用其他分类器,只需要将`fitcsvm`和`predict`函数替换为对应的训练和预测函数即可。
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