test

Протестируйте индексы на перекрестную проверку

Описание

пример

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

  • Если c.Type 'holdout', затем idx задает наблюдения в наборе тестов.

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

пример

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

  • Если c.Type 'kfold', затем idx задает наблюдения в iнабор тестов th или сгиб.

  • Если c.Type 'leaveout', затем idx задает наблюдение, зарезервированное для тестирования при повторении i.

Примеры

свернуть все

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')

Figure contains an object of type heatmap. The chart of type heatmap has 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, что 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')

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

Входные параметры

свернуть все

Раздел валидации в виде cvpartition объект. Тип раздела валидации cC., 'kfold', 'holdout', 'leaveout', или 'resubstitution'.

Индекс повторения в виде положительного целочисленного скаляра. Определение i указывает, чтобы найти наблюдения в iнабор тестов th (сгиб).

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Индексы для наблюдений набора тестов, возвращенных как логический вектор. Значение 1 указывает, что соответствующее наблюдение находится в наборе тестов. Значение 0 указывает, что соответствующее наблюдение находится в наборе обучающих данных.

Смотрите также

|

Введенный в R2008a