c= cvpartition (n,“KFold”,k)构造一个对象c的cvpartition类定义一个随机的非分层分区k倍交叉验证对n观察。划分把观察结果分成k不相交的次级样本(或折叠)，随机选择，但大小大致相同。的默认值k是10。

c= cvpartition (n,“坚持”,p)为holdout验证创建一个随机的非分层分区n观察。这种划分将观察结果分为一个训练集和一个测试(或坚持)设置参数p一定是标量。当0<p<1,cvpartition随机选择约p * n测试集的观察值p是一个整数,cvpartition随机选择p的默认值p是1/10。

c= cvpartition (集团,“KFold”,k)为分层创建一个随机分区k倍交叉验证。集团是一个数字向量、分类数组、字符数组、字符串数组或单元数组，其中的字符向量表示每个观察值的类别。每个子样本的大小大致相同，类的比例大致相同集团。

当你供应集团作为第一个输入参数cvpartition时，该函数将创建交叉验证分区，这些分区不包含与所丢失的值对应的观察行集团。

c= cvpartition (集团,“KFold”、钾、“分层”stratifyOption)返回一个对象c定义一个随机分区k倍交叉验证。当你供应集团作为第一个输入参数cvpartition，则该函数默认实现分层。如果你也指定“分层”,假的，然后该函数创建非分层随机分区。

您可以指定“分层”,真的仅当第一个输入参数为cvpartition是集团。

c= cvpartition (集团,“坚持”,p)将观察随机分为训练集和保持集(或测试集)，分层使用类信息集团。训练集和测试集的类比例大致相同集团。

c= cvpartition (集团,“坚持”、磷、“分层”stratifyOption)返回一个对象c定义一个随机的分区到一个训练集和一个保持(或测试)集集团作为第一个输入参数cvpartition，则该函数默认实现分层。如果你也指定“分层”,假的，然后该函数创建非分层随机分区。

c = cvpartition (n, LeaveOut)创建一个随机分区，用于进行遗漏交叉验证n观察。遗漏是一种特殊的情况“KFold”折叠的次数等于观察到的次数。

c = cvpartition (n, resubstitution)创建一个对象c它没有对数据进行分区。训练集和测试集都包含所有的原始数据n观察。