K-折交叉验证，用 MATLAB 代码

资 源 简 介

K-折交叉验证，用 MATLAB 代码

详 情 说 明

K-折交叉验证是机器学习领域中用于评估模型性能的重要技术。这种方法通过将数据集分割为多个子集来减少评估结果的方差，比传统的训练-测试分割提供更可靠的性能估计。

在MATLAB中实现K-折交叉验证时，通常会将数据集随机划分为K个大小相近的子集（称为"折"）。然后进行K轮训练和验证，每轮使用不同的子集作为验证集，其余K-1个子集合并作为训练集。最终性能指标是这K轮验证结果的平均值，这大大降低了由于数据划分不同而导致的结果波动。

这种技术特别适合小规模数据集的情况，因为它可以充分利用有限的数据进行模型训练和验证。另一个重要应用是模型参数调优，通过比较不同参数设置下的交叉验证性能，可以客观地选择最优参数组合，避免过拟合训练数据。

MATLAB提供了内置函数支持K-折交叉验证的实现，能够方便地集成到机器学习工作流程中。合理选择K值（通常5或10）可以在计算成本和评估准确性之间取得良好平衡。