exponenta event banner

тест

Контрольные показатели для перекрестной проверки

Описание

пример

idx = test(c) возвращает контрольные индексы idx для cvpartition объект c типа 'holdout' или 'resubstitution'.

  • Если c.Type является 'holdout', то idx указывает наблюдения в тестовом наборе.

  • Если c.Type является 'resubstitution', то idx задает все наблюдения.

пример

idx = test(c,i) возвращает контрольные индексы для повторения i из cvpartition объект c типа 'kfold' или 'leaveout'.

  • Если c.Type является 'kfold', то idx указывает наблюдения в i-й тест-набор или складка.

  • Если c.Type является 'leaveout', то idx указывает наблюдение, зарезервированное для тестирования при повторении i.

Примеры

свернуть все

Определение наблюдений, которые находятся в тестовом (удерживаемом) наборе cvpartition объект.

Наблюдения раздела 10 для проверки удержания. Выберите приблизительно 30% наблюдений, которые должны быть в тестовом наборе.

rng('default') % For reproducibility
c = cvpartition(10,'Holdout',0.30)
c = 
Hold-out cross validation partition
   NumObservations: 10
       NumTestSets: 1
         TrainSize: 7
          TestSize: 3

Определите наблюдения тестового набора. Наблюдения, соответствующие 1, находятся в тестовом наборе.

holdout = test(c)
holdout = 10x1 logical array

   0
   0
   0
   1
   0
   0
   0
   0
   1
   1

Визуализация результатов. Четвертое, девятое и десятое наблюдения находятся в тестовом наборе.

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

Figure contains an object of type heatmap. The chart of type heatmap has title Test Set Observations.

Определение наблюдений, которые находятся в тестовых наборах или складках cvpartition объект для трехкратной перекрестной проверки.

Раздел 10 наблюдения для трехкратной перекрестной проверки. Обратите внимание, что c содержит три повторения обучающих 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

Определение наблюдений тестового набора для каждого повторения обучающих и тестовых данных. Наблюдения, соответствующие 1, находятся в соответствующем тестовом наборе (кратном).

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);

Визуализация результатов. Первое, второе и девятое наблюдения находятся в первом тестовом наборе. Третье, шестое, восьмое и десятое наблюдения находятся во втором наборе тестов. Четвертое, пятое и седьмое 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')

Figure contains an object of type heatmap. The chart of type heatmap has title Test Set Observations.

Входные аргументы

свернуть все

Раздел проверки, указанный как cvpartition объект. Тип секции проверки c, c.Typeявляется 'kfold', 'holdout', 'leaveout', или 'resubstitution'.

Индекс повторения, заданный как положительный целочисленный скаляр. Определение i указывает на поиск наблюдений в iтретий испытательный набор (складка).

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Индексы для наблюдений тестового набора, возвращаемые как логический вектор. Значение 1 указывает, что соответствующее наблюдение находится в тестовом наборе. Значение 0 указывает, что соответствующее наблюдение находится в обучающем наборе.

См. также

|

Представлен в R2008a