K折交叉验证答案

【问题标题】：K-fold cross validationK折交叉验证
【发布时间】：2016-01-15 13:52:51
【问题描述】：

我如何对数据集执行 k 折交叉验证，比如 X。

我已经浏览了 matlab 站点，并尝试过对数据集 X 进行此操作。以下是在集合 X 上进行 10 折交叉验证的代码。

c= cvcrossvalidate(X,'kFold',10);

这会创建一个对象c，但是我如何访问不同的部分并使用它们来测试我的分类器？各种文字都看不懂。

【问题讨论】：

标签： matlab machine-learning

【解决方案1】：

按照这个：

C = crossvalind('Kfold', X_label, 10);
for i = 1:10                             
    Test = (C == i); 
    Train = ~Test;                  
    SVMStruct = svmtrain ( X (Train,:), X_label (Train,:));
    Result = svmclassify(SVMStruct, X (Test,:));
end

X_label = 你的数据标签。

X = 你的数据集。

【讨论】：

为什么只对标签应用crossvalind..X呢？什么是 Test=(C==i);意思是..还有下一行..你能解释一下代码吗？
K-fold 是除了获得非常高的性能之外测试数据的最佳方式。它的工作原理如下： (1)- C 将携带一个数据标签和 10 个随机样本（用于测试）。 (2)- 在循环内部，让变量Test 从C 中的随机10 个样本中抽取一个样本。 (3)- Train = ~Test 表示使用所有其他数据（Test 中的样本除外）作为训练数据。因此，Test 中只有一个样本，Train 中的所有其他样本。下一个循环将选择新样本作为Test 和其他样本作为Train >> 并像这样进行。祝你好运