這週忙著趕畢業**,發個前段時間用到的在matlab中使用交叉驗證函式的方法吧。
交叉驗證是一種隨機迴圈驗證方法,它可以將資料樣本隨機分割成幾個子集。交叉驗證主要用於評估統計分析或機器學習演算法的泛化能力等。
在評估機器學習演算法的泛化能力時,我們可以選擇隨機分割後的一部分資料作為訓練樣本,另一部分作為測試樣本。具體實現流程如下:
相應輸出結果:data = rand(9,3);%建立維度為9×3的隨機矩陣樣本
indices = crossvalind('kfold', 9, 3);%將資料樣本隨機分割為3部分
fori = 1:3
%迴圈3次,分別取出第i部分作為測試樣本,其餘兩部分作為訓練樣本
test = (indices == i);
train = ~test;
traindata = data(train, :);
testdata = data(test, :);
end
生成的隨機矩陣data:
indices資料,即分成的三類,數字相同表示對應的行數為同一類:
當i=3時的test資料:
對應的train資料(即對test取反):
testdata(即test資料中『1』所對應的行的資料)
結束,歡迎交流學習!
Matlab使用交叉驗證
在做機器學習時,經常要用到交叉驗證來分配資料,故在此記錄一下。所謂交叉驗證,就是將乙個資料集分為k份,然後取其中乙份作為測試集,剩餘k 1份作為訓練集。然後,取另乙份作為測試集,其餘k 1份作為訓練集.如此迴圈,直到每乙份都做過測試集為止。用的比較多的是10折交叉驗證,如下 clc clear al...
在keras中使用交叉驗證或者網格搜尋踩的坑
1.create model。即建立自己的模型,在keras中自己根據需要搭模型,例如 def create model self 2.定義進行調參或者交叉驗證的方法,以供其他方法進行呼叫 def adj para self,x train,y train estimator kerasclassi...
在Matlab中使用Levmar
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