【matlab学习笔记】交叉验证

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#matlab #神经网络 #GRNN #交叉验证

本文介绍了在MATLAB中进行交叉验证的一些方法，包括Holdout验证、K-fold交叉验证和留一验证，以提高模型验证的准确性和泛化能力。在数据集较小的情况下，交叉验证能有效地评估模型的性能并计算预测误差。

在建模时，如果数据较少，我们常用交叉验证的方法来验证模型的正确性。

在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和。这个过程一直进行，直到所有的样本都被预报了一次而且仅被预报一次。把每个样本的预报误差平方加和，称为PRESS(predicted Error Sum of Squares)。

常见的交叉验证形式

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【机器学习】Cross-Validation（交叉验证）详解
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本文章部分内容基于之前的一篇专栏文章：统计学习引论 在机器学习里，通常来说我们不能将全部用于数据训练模型，否则我们将没有数据集对该模型进行验证，从而评估我们的模型的预测效果。为了解决这一问题，有如下常用的方法： 1.The Validation Set Approach 第一种是最简单的，也是很容易就想到的。我们可以把整个数据集分成两部分，一部分用于训练，一部分用于验证，这也就是我们经常提到
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使用matlab交叉验证
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帮助文档 crossvalind交叉验证 Generate cross-validation indices  生成交叉验证索引 Syntax语法 Indices = crossvalind('Kfold', N, K) K折交叉 [Train, Test] = crossvalind('HoldOut', N, P) [Train, Test] = crossvalind('Le
在Matlab中如何进行数据交叉验证
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总之，数据交叉验证是一种评估和选择机器学习模型的常用方法，在MATLAB这个强大的计算环境中，我们可以方便地使用"crossval"函数进行数据交叉验证，并通过评估模型的性能来选择合适的模型。除了"crossval"函数外，MATLAB还提供了其他一些用于交叉验证的函数和工具箱，如"cvpartition"函数可以帮助我们创建不同类型的交叉验证划分，"crossvalind"函数可以帮助我们生成随机交叉验证索引等等。交叉验证的目的是通过在不同的数据子集上评估模型的性能，减少由于某个特定数据集引发的误差。
Matlab中K折交叉验证
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11-07 2731
%%K折交叉验证 [M,N] = size(data);%数据集为一个M*N的矩阵，其中每一行代表一个样本 indices = crossvalind('Kfold',data(1:M,N),10); for k = 1:10%交叉验证k=10，10个包轮流作为测试集 test = (indices == k); %获得test集元素在数据集中对应的单元编号 train = ~test;%train集元素的编号为非test元素的编号 train_data = data(train,:);%从数据集中划分出t
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通过比较检验方法进行假设检验、交叉验证t检验、5✖️2交叉验证、卡方检验等方式比较学习器、模型、算法的性能。
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转自：http://www.xuebuyuan.com/1409669.html crossvalind交叉验证 Generate cross-validation indices  生成交叉验证索引 Syntax语法 Indices = crossvalind('Kfold', N, K) K折交叉 [Train, Test] = crossvalind('Ho
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进行SVM时运用高斯核，需要参数选择，改程序用来参数选择
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matlab交叉验证代码厕所 拟合贝叶斯模型的有效近似留一法交叉验证 loo是一个R包，它使用户可以为拟合的贝叶斯模型计算有效的近似留一法式交叉验证，以及可以用于平均预测分布的模型权重。 loo软件包打包为来自以下对象的近似LOO-CV和WAIC实现了快速稳定的计算 Vehtari，A.，Gelman，A.和Gabry，J.（2017年）。 使用留一法交叉验证和WAIC的实用贝叶斯模型评估。 统计与计算。 27（5），1413--1432。 doi：10.1007 / s11222-016-9696-4。 ，。 并按照以下说明计算模型权重 Yao，Y.，Vehtari，A.，Simpson，D.和Gelman，A.（2018）。 使用叠加来平均贝叶斯预测分布。 在贝叶斯分析中，doi：10.1214 / 17-BA1091。 ，。 从现有的后验模拟绘图中，我们使用帕累托平滑重要性抽样（PSIS）（一种用于调整重要性权重的新过程）来计算近似LOO-CV。 作为我们计算的副产品，我们还获得了近似标准误差，用于估计的预测误差和比较两个模型之间的预测误差。 我们建议使用PSIS-LOO-CV而
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对比MATLAB的交叉验证函数：crossvalind()、cvpartition()、crossval()
weixin_38672958的博客
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weixin_29480231的博客
03-17 1651
本帖最后由 azure_sky 于 2014-1-17 00:30 编辑2).K-fold Cross Validation(记为K-CV)将原始数据分成K组(一般是均分),将每个子集数据分别做一次验证集,其余的K-1组子集数据作为训练集,这样会得到K个模型,用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标.K一般大于等于2,实际操作时一般从3开始取,只有在原始数据集合...
crossvalind Matlab 交叉验证
u014691453的专栏
09-16 2503
原文地址：Matlab 交叉验证">crossvalind Matlab 交叉验证作者：lujingyang1029今天用到crossvalind. 这个适用于Cross validation。中文应该叫做交叉验证。我主要想说说这个函数怎么用的。举个简单的例子； P_train=[1 2 3 4 5 6 7 8 ]' P_train =      1      2      3      4
matlab实现留一交叉验证,留出法和交叉验证
weixin_42393261的博客
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写论文的时候涉及到了这两种方法，这里进行总结。评估方法 主要分三种：留出法(分一次 互斥集)交叉验证法(分多次 对k折形成多次互斥集)自助法(有放回抽样)留出法代码如下：function [X_train, y_train, X_test, y_test] = split_train_test(X, y, k, ratio)%SPLIT_TRAIN_TEST 分割训练集和测试集%参数X是数据矩阵...
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MATLAB深度学习实战教程与笔记解析
3. **模型训练与评估**：MATLAB深度学习工具箱支持多种训练选项，包括GPU加速训练、预训练模型的导入导出、交叉验证等。训练完成后，用户可以对模型进行评估，以验证模型性能。 4. **网络可视化与分析**：利用...
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