Класс: cvpartition
Создайте раздел перекрестной проверки для данных
создает объект c
= cvpartition(n
,'KFold'
,k)c
из cvpartition
класс, задающий случайный нестратифицированный раздел для k
- сверните перекрестную проверку на n
наблюдения. Раздел делит наблюдения на k
непересекающиеся подвыборки (или folds), выбранный случайным образом, но с примерно равняются размеру. Значение по умолчанию k
10
.
создает случайный нестратифицированный раздел для валидации затяжки на c
= cvpartition(n
,'HoldOut'
,p)n
наблюдения. Этот раздел делит наблюдения на набор обучающих данных и тест (или holdout) набор. Параметр p
должен быть скаляр. Когда 0
<p
< 1 ,
cvpartition
случайным образом выбирает приблизительно p*n
наблюдения для набора тестов. Когда p
целое число, cvpartition
случайным образом выбирает p
наблюдения для набора тестов. Значение по умолчанию p
1/10
.
создает случайный раздел для стратифицированного c
= cvpartition(group
,'KFold'
,k)k
- сверните перекрестную проверку. group
числовой вектор, категориальный массив, символьный массив, массив строк или массив ячеек из символьных векторов, указывающий на класс каждого наблюдения. Каждая подвыборка имеет примерно равный размер и примерно те же пропорции класса как в group
.
Когда вы предоставляете group
как первый входной параметр к cvpartition
, функция создает разделы перекрестной проверки, которые не включают строки наблюдений, соответствующих отсутствующим значениям в group
.
возвращает объект c
= cvpartition(group
,'KFold'
,k,'Stratify'
,stratifyOption)c
определение случайного раздела для k
- сверните перекрестную проверку. Когда вы предоставляете group
как первый входной параметр к cvpartition
, затем функция реализует стратификацию по умолчанию. Если вы также задаете 'Stratify',false
, затем функция создает нерасслоенные случайные разделы.
Можно задать 'Stratify',true
только если первый входной параметр к cvpartition
group
.
случайным образом наблюдения разделов в набор обучающих данных и затяжку (или тест) набор со стратификацией, с помощью информации о классе в c
= cvpartition(group
,'HoldOut'
,p)group
. И наборы обучающих данных и наборы тестов имеют примерно те же пропорции класса как в group
.
возвращает объект c
= cvpartition(group
,'HoldOut'
,p,'Stratify'
,stratifyOption)c
определение случайного раздела в набор обучающих данных и затяжку (или тест) набор. Когда вы предоставляете group
как первый входной параметр к cvpartition
, затем функция реализует стратификацию по умолчанию. Если вы также задаете 'Stratify',false
, затем функция создает нерасслоенные случайные разделы.
c = cvpartition(n,'LeaveOut')
создает случайный раздел для перекрестной проверки, "пропускают один" на n
наблюдения. "Пропустите один", особый случай 'KFold'
в котором количество сгибов равняется количеству наблюдений.
c = cvpartition(n,'resubstitution')
создает объект c
это не делит данные. И набор обучающих данных и набор тестов содержат весь исходный n
наблюдения.
Если вы предоставляете group
как первый входной параметр к cvpartition
, функция создает разделы перекрестной проверки, которые не включают строки наблюдений, соответствующих отсутствующим значениям в group
.
Когда вы предоставляете group
как первый входной параметр к cvpartition
, затем функция реализует стратификацию по умолчанию. Можно задать 'Stratify',false
создать нерасслоенные случайные разделы.
Можно задать 'Stratify',true
только если первый входной параметр к cvpartition
group
.