【matlab学习笔记】交叉验证

最新推荐文章于 2025-04-13 10:49:29 发布
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分类专栏： 神经网络学习笔记 matlab学习笔记 文章标签： matlab 神经网络 GRNN 交叉验证
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zjccoder/article/details/38081075
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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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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。
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%%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
MATLAB深度学习笔记（二） 机器学习面临的挑战
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matlab交叉验证代码HLearn HLearn是一个用编写的高性能机器学习库。 例如，对于任意度量空间，它目前具有最快的最近邻居实现（请参阅参考资料）。 HLearn也是一个研究项目。 研究目标是发现机器学习的“最佳可能”界面。 这涉及两个相互竞争的需求：库应该和用C / C ++ / Fortran / Assembly编写的低级库一样快； 但是它应该像用高级语言（如Python / R / Matlab）编写的库一样灵活。 在这个方向上取得了惊人的进步，但是HLearn更加雄心勃勃。 特别是，HLearn的目标是比低级语言更快，并且比高级语言更灵活。 为了实现此目标，HLearn使用了与标准学习库完全不同的界面。 HLearn中的H代表三个独立的概念，它们是HLearn设计的基础： H代表。 机器学习是关于从数据中估计功能的知识，因此有意义的是，一种功能编程语言将非常适合于机器学习。 但是函数式编程语言在机器学习中并未得到广泛使用，因为它们传统上对学习算法所需的快速数值计算缺乏强大的支持。 HLearn使用该库在Haskell中获得此快速数字支持。 这两个库是相互串联开发的。
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05-19
matlab交叉验证代码PyTorch DGCNN 关于 DGCNN（深图卷积神经网络）的PyTorch实现。 检查更多信息。 要求：python 2.7或python 3.6； 火炬> = 0.4.0 安装 此实现基于戴汉俊的structure2vec图后端。 在“ lib /”目录下，键入 make -j4 编译必要的c ++文件。 之后，在此存储库的根目录下，键入 ./run_DGCNN.sh 使用默认设置在数据集MUTAG上运行DGCNN。 或输入 ./run_DGCNN.sh DATANAME FOLD 在数据集= DATANAME上运行，使用倍数= FOLD（1-10，对应于在交叉验证实验中用作测试数据的倍数）。 如果将FOLD设置为0，例如键入“ ./run_DGCNN.sh DD 0”，则它将在DD上运行10倍交叉验证，并报告平均准确度。 或者，键入 ./run_DGCNN.sh DATANAME 1 200 将数据集中的最后200张图用作测试图。 折数1将被忽略。 检查“ run_DGCNN.sh”以获取更多选项。 数据集 默认图形数据集存储在“ data / DSN
对比MATLAB的交叉验证函数：crossvalind()、cvpartition()、crossval()
weixin_38672958的博客
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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 2462
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
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