cvpartition类
超：
对于交叉验证数据分区
描述
的一个对象cvpartition类定义了一组指定的大小的数据的随机分区。使用这个分区定义测试和训练集使用交叉验证验证的统计模型。
施工
| cvpartition | 创建数据的交叉验证分区 |
属性
| NumObservations | 观察数（包括缺失观察组值） |
| NumTestSets | 测试台数 |
| TestSize | 每个测试组的大小 |
| TrainSize | 每个训练组的大小 |
| 类型 | 分区的类型 |
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值。要了解如何影响你的类的使用，见比较手柄和值类（MATLAB）在MATLAB®面向对象编程文档。
例子
使用10倍的分层交叉验证来计算误分分类虹膜数据。
负载（ 'fisheriris'）;CVO = cvpartition（种类，数 'k'，10）;ERR =零（CVO.NumTestSets，1）;对于i = 1：CVO.NumTestSets trIdx = CVO.training（ⅰ）;teIdx = CVO.test（ⅰ）;ytest =分类（MEAS（teIdx，:)，MEAS（trIdx，：），...物种（trIdx，:)）;ERR（ⅰ）=总和（〜的strcmp（ytest，物种（teIdx）））;结束cvErr =总和（ERR）/ SUM（CVO.TestSize）;
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