Идентифицируйте наблюдения, которые находятся в тесте (затяжка) набор cvpartition объект.

Раздел 10 наблюдений для валидации затяжки. Выберите приблизительно 30% наблюдений, чтобы быть в наборе тестов.

rng('default') % For reproducibility
c = cvpartition(10,'Holdout',0.30)

c = 
Hold-out cross validation partition
   NumObservations: 10
       NumTestSets: 1
         TrainSize: 7
          TestSize: 3

Идентифицируйте наблюдения набора тестов. Наблюдения, которые соответствуют 1 с, находятся в наборе тестов.

holdout = test(c)

holdout = 10x1 logical array

   0
   0
   0
   1
   0
   0
   0
   0
   1
   1

Визуализируйте результаты. Четвертые, девятые, и десятые наблюдения находятся в наборе тестов.

h = heatmap(double(holdout),'ColorbarVisible','off');
sorty(h,'1','descend')
ylabel('Observation')
title('Test Set Observations')

Идентифицируйте наблюдения, которые находятся в наборах тестов или сгибах, cvpartition объект для 3-кратной перекрестной проверки.

Раздел 10 наблюдений для 3-кратной перекрестной проверки. Заметьте тот c содержит три повторения обучения и тестовых данных.

rng('default') % For reproducibility
c = cvpartition(10,'KFold',3)

c = 
K-fold cross validation partition
   NumObservations: 10
       NumTestSets: 3
         TrainSize: 7  6  7
          TestSize: 3  4  3

Идентифицируйте наблюдения набора тестов для каждого повторения обучения и тестовых данных. Наблюдения, которые соответствуют 1 с, находятся в соответствующем наборе тестов (сгиб).

fold1 = test(c,1)

fold1 = 10x1 logical array

   1
   1
   0
   0
   0
   0
   0
   0
   1
   0

fold2 = test(c,2);
fold3 = test(c,3);

Визуализируйте результаты. Первые, вторые, и девятые наблюдения находятся в первом наборе тестов. Третьи, шестые, восьмые, и десятые наблюдения находятся во втором наборе тестов. Четвертые, пятые, и седьмые наблюдения находятся в третьем наборе тестов.

data = [fold1,fold2,fold3];
h = heatmap(double(data),'ColorbarVisible','off');
sorty(h,{'1','2','3'},'descend')
xlabel('Repetition')
ylabel('Observation')
title('Test Set Observations')