主要内容

测试

交叉验证试验指标

描述

例子

idx=测试(c返回测试索引idx对于一个cvpartition对象c类型的“坚持”或者“resubstitution”

  • 如果C.Type.“坚持”,然后idx指定测试集中的观察值。

  • 如果C.Type.“resubstitution”,然后idx指定所有观察。

例子

idx=测试(c返回重复的测试索引cvpartition对象c类型的“kfold”或者'忽略'

  • 如果C.Type.“kfold”,然后idx中指定的观察值试验集或折叠。

  • 如果C.Type.'忽略',然后idx指定为重复试验保留的观察值

例子

全部折叠

识别在测试(坚持)集合中的观察结果cvpartition目的。

分区10观测,以进行抵抗验证。选择测试集中大约30%的观察值。

RNG('默认'再现性的百分比c = cvpartition (10,“坚持”,0.30)
c = hold out cross validation partition nummobations: 10 NumTestSets: 1 TrainSize: 7 TestSize: 3

识别测试集观察。对应于1S的观察结果在测试集中。

坚持=测试(c)
坚持=10 x1逻辑阵列0 0 0 1 1 0 0 0 1 1

可视化结果。第四、第九和第十项观察结果在测试集中。

h =热图(双(抵抗),“ColorbarVisible”“关闭”);sorty (h,' 1 '“下”)ylabel(“观察”)标题('测试集观察'

图中包含一个热图类型的对象。类型热图的图表有标题Test Set Observations。

识别在测试集或折叠中的观察结果cvpartition对象为3倍交叉验证。

对10个观测数据进行3倍交叉验证。请注意,c包含三次重复的训练和测试数据。

RNG('默认'再现性的百分比c = cvpartition (10,“KFold”3)
c = K-fold交叉验证分区nummobservations: 10 NumTestSets: 3 TrainSize: 7 6 7 TestSize: 3 4 3

为每次重复的训练和测试数据识别测试集观察值。对应于1的观测值在相应的测试集(折叠)中。

褶皱=测试(c, 1)
褶皱=10 x1逻辑阵列1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0
折叠2 =测试(C,2);折叠3 =测试(C,3);

可视化结果。第一个、第二个和第九个观察结果在第一个测试集中。第三、第六、第八和第十项观察结果在第二个测试集中。第四个、第五个和第七个观察结果在第三个测试集中。

data =(褶皱、fold2 fold3];h =热图(双(数据),“ColorbarVisible”“关闭”);sorty (h, {' 1 '' 2 '“3”},“下”)Xlabel(“重复”)ylabel(“观察”)标题('测试集观察'

图中包含一个热图类型的对象。类型热图的图表有标题Test Set Observations。

输入参数

全部折叠

验证分区,指定为cvpartition目的。验证分区类型cc。类型,是“kfold”“坚持”'忽略',或“resubstitution”

重复索引,指定为正整数标量。指定表示找到了解的观察试验集(折)。

数据类型:|

输出参数

全部折叠

测试集观察的索引,作为逻辑向量返回。1表示对应的观测值在测试集中。0表示对应的观测在训练集中。

另请参阅

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介绍了R2008a