matlab留一交叉验证代码

在Matlab中，可以使用cvpartition()函数实现留一交叉验证的划分。下面是一个示例代码：

% 假设有n个数据样本
n = 100;
% 创建cvpartition对象，设置留一交叉验证
c = cvpartition(n, 'LeaveOut');
% 循环进行留一交叉验证
for i = 1:n
    % 获取训练集和验证集的索引
    trainIdx = training(c, i);
    testIdx = test(c, i);
    % 使用训练集训练模型
    model = trainModel(trainData(trainIdx), trainLabel(trainIdx));
    % 使用验证集进行验证
    predictLabel = predict(model, trainData(testIdx));
    % 计算准确率或其他评价指标
    accuracy = calculateAccuracy(predictLabel, trainLabel(testIdx));
    disp(['第', num2str(i), '次交叉验证的准确率是：', num2str(accuracy)]);
end

这是一个简单的留一交叉验证的示例代码，你可以根据自己的数据和模型进行适当的修改。在这个代码中，我们使用cvpartition()函数进行留一交叉验证的划分，然后通过循环遍历每一次交叉验证，获取训练集和验证集的索引。接下来，我们使用训练集训练模型，然后使用验证集进行验证，并计算评价指标（这里使用准确率作为示例）。最后，我们输出每一次交叉验证的结果。希望这个代码对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [对比MATLAB的交叉验证函数：crossvalind()、cvpartition()、crossval()](https://blog.csdn.net/weixin_38672958/article/details/116453688)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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