crossvalind Matlab 交叉驗證

2021-06-25 17:12:24 字數 1351 閱讀 7400

matlab 交叉驗證" rel="noopener noreferrer">crossvalind matlab 交叉驗證

lujingyang1029

今天用到crossvalind. 這個適用於crossvalidation。中文應該叫做交叉驗證。我主要想說說這個函式怎麼用的。舉個簡單的例子;

p_train=[1 2 3 4 5 6 7 8 ]'

p_train =

1

2

3

4

5

6

7

8

indices=crossvalind('kfold',8,4)

indices =

2

3

4

1

4

1

3

2

看到incides了嗎,這個是問題的關鍵,他把所有的點分成4類。數字一樣的是一類,

indices=crossvalind('kfold',8,4)中『8』代表元素的個數,『4』代表分成幾類,因為有四類,每類應該有8/4兩個元素,看indices中,每個相同的數字有兩個元素,這樣就能完成分類了。

正常都是需要迴圈4次,這裡的『4』和crossvalind中的引數『4』是一樣的。比如第一次迴圈令i=1;

得到indicies中是『1』的,把其中的相應的設定為『1』,其餘的為零。

val_set_index=(indices==1)

這個是對於test的(validation)驗證

val_set_index =

0

0

0

1

0

1

0

0

train_set_index=~val_set_index

這個是train的(訓練分類器)

train_set_index =

1

1

1

0

1

0

1

1

這兩個結果加在一起是乙個全為1的向量。

若果我想提取其中的test,用下面語句:

>>val_ma=p_train(val_set_index,:);%val_set_index=[0 0 01 0 1 0 0]'

>> val_ma

val_ma =

4

6

看見沒得到相應的測試元素。

Keras基礎自學四( sklearn交叉驗證)

from keras.models import sequential from keras.layers import dense import numpy as np from sklearn.model selection import cross val score from sklearn...

交叉學習驗證 西瓜書 機器學習必知必會 交叉驗證

當我們根據資料訓練出乙個機器學習模型時,我們希望它在新的資料上也保持較高的準備率,這就需要我們對學習到的不同模型有乙個模型評估準則。為了評估模型的泛化效能 指模型在未知資料上的 能力 防止模型落入 過擬合 的陷進。我們人為地將原始資料劃分為訓練集和測試集,前者用於訓練模型,後者用於評估模型的泛化效能...

C Excel資料驗重及Table資料驗重

最近在做匯入excel資料的時候,要檢驗資料是否重複 1 要檢驗excel資料本身是否有重複?2 excel中的資料是否與資料庫中的資料重複?region 記錄excel中的重複列 記錄excel中的重複列 需要獲取重複列的表 提示重複資訊 private string getdistincttab...