今天是2023年5月25日，糾正了對交叉驗證的錯誤認識，還在努力實現auc和aupr的計算。 matlab的矩陣計算思維我還掌握不了，好難受……
交叉驗證，以5折交叉驗證為例。
已知資料為n個links、乙個反應矩陣interaction。
5折交叉驗證所說的「將資料集分為5份，其中4份為訓練集，另乙份為測試集」，這裡的「資料集」指的是links，而不是interaction。
解釋一下為什麼劃分的不是interaction。假如劃分的資料集是interaction，很有可能取出的測試集值全為0（矩陣稀疏的時候很有可能是這種情況），也就是說，沒有真正例和假正例，根本就計算不了評估指標（auc等），沒有實際意義。
model_evaluation(real, predict)
那麼，輸入模型評估函式的引數real和predict是什麼呢？
『test_index = find(train_interaction==0)』
『real = interaction (test_index)』
『predict = scores(test_index)』
上面三行是matlab**。
注意，train_interaction是把測試集包含的links全置為0之後的反應矩陣。
所以，參與計算auc等指標的interaction中的元素 包括：
1. 未知的link（值本就為0的元素） 未知的link就當作不存在這個link
2. 測試集中的link（值本來為1，後置為0的元素）
tp 真正例：**為真且屬於測試集的link
fp 假正例：**為真但屬於未知link
tn 真反例：**為假且屬於未知link
fn 假反例：**為假但屬於測試集的link
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