indices =crossvalind('kfold', n, k)：
該命令返回乙個對於n個觀察樣本的k個fold（意為折，有「層」之類的含義，感覺還是英文意思更形象）的標記（indices）。該標記中含有相同（或者近似相同）比例的1—k的值，將樣本分為k個相斥的子集。在k-fold交叉檢驗中，k-1個fold用來訓練，剩下的乙個用來測試。此過程迴圈k次，每次選取不同的fold作為測試集。k的預設值為5。 使用程式：
[m n]=size(data); %data為樣本集合。每一行為乙個觀察樣本
indices = crossvalind('kfold',m,10); %產生10個fold，即indices裡有等比例的1-10
for i=1:10
test=(indices==i); %邏輯判斷，每次迴圈選取乙個fold作為測試集
train=~test; %取test的補集作為訓練集，即剩下的9個fold
data_train=data(trian,:); %以上得到的數都為邏輯值，用與樣本集的選取
label_train=label(train,:); %label為樣本類別標籤，同樣選取相應的訓練集
data_test=data(test,:); %同理選取測試集的樣本和標籤
label_test=label(test,:);
end
十折交叉驗證
交叉驗證主要分成以下幾類 1 k folder cross validation k個子集，每個子集均做一次測試集，其餘的作為訓練集。交叉驗證重複k次，每次選擇乙個子集作為測試集，並將k次的平均交叉驗證識別正確率作為結果。優點 所有的樣本都被作為了訓練集和測試集，每個樣本都被驗證一次。10 fold...
深度學習 十折交叉驗證
用scikit learn來評價模型質量，為了更好地挑揀出結果的差異，採用了十折交叉驗證 10 fold cross validation 方法。本程式在輸入層和第乙個隱含層之間加入20 dropout 採用十折交叉驗證的方法進行測試。dropout in the input layer with ...
十折交叉驗證和混淆矩陣
前面提到了資料集分為訓練集和測試集，訓練集用來訓練模型，而測試集用來測試模型的好壞，那麼單一的測試是否就能很好的衡量乙個模型的效能呢？答案自然是否定的，單一的測試集具有偶然性和隨機性。因此本文介紹一種衡量模型 比如分類器 效能的方法 十折交叉驗證 10 fold cross validation 什...