Тестовые индексы для перекрестной проверки
idx = test(c)idx для cvpartition c объекта типа 'holdout' или 'resubstitution'.
Если c.Type является 'holdout', затем idx задает наблюдения в тестовом наборе.
Если c.Type является 'resubstitution', затем idx задает все наблюдения.
idx = test(c,i)i a cvpartition c объекта типа 'kfold' или 'leaveout'.
Если c.Type является 'kfold', затем idx задает наблюдения в ity test set или fold.
Если c.Type является 'leaveout', затем idx задает наблюдение, зарезервированное для проверки при повторении i.
Идентифицируйте наблюдения, которые находятся в тестовом (holdout) наборе cvpartition объект.
Разбиение 10 наблюдений для валидации удержания. Выберите приблизительно 30% наблюдений, которые будут находиться 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
Идентифицируйте наблюдения тестового набора. Наблюдения, которые соответствуют 1с, 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')
Идентифицируйте наблюдения, которые находятся в тестовых наборах или складках cvpartition объект для 3-кратной перекрестной проверки.
Разбиение 10 наблюдений для 3-кратной перекрестной валидации. Заметьте, 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
Идентифицируйте наблюдения тестового набора для каждого повторения обучающих и тестовых данных. Наблюдения, которые соответствуют 1с, находятся в соответствующем тестовом наборе (складке).
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 тестовом наборе. Четвертое, пятое и седьмое наблюдения находятся в третьем тестовом наборе.
data = [fold1,fold2,fold3]; h = heatmap(double(data),'ColorbarVisible','off'); sorty(h,{'1','2','3'},'descend') xlabel('Repetition') ylabel('Observation') title('Test Set Observations')
