MATLAB通用分类与回归交叉验证工具包v0.1 - 机器学习模型评估工具

资 源 简 介

本项目提供灵活的K折交叉验证框架，支持自定义训练/预测函数与参数。集成了多种机器学习算法与损失函数，帮助用户科学评估分类及回归模型的性能。适用于MATLAB平台的模型验证与优化。

详 情 说 明

MATLAB通用分类与回归交叉验证工具包 v0.1

项目介绍

本项目是一个通用的机器学习交叉验证工具包，主要用于评估分类和回归模型的性能。系统支持K折交叉验证方法，允许用户自定义训练和预测函数及其参数，并提供多种预置的机器学习算法和损失函数包装器。通过灵活的模块化设计，本工具包能够满足各种机器学习任务的模型验证需求。

功能特性

• 灵活的参数配置：支持自定义交叉验证参数和算法超参数
• 多种算法支持：内置KNN、SVM、GLM、稳健回归和决策树等经典算法
• 可扩展的损失函数框架：提供RMSE、MAD和误分类损失等预置函数，支持自定义损失函数
• 全面的验证输出：包含详细性能指标、预测结果汇总和模型稳定性分析报告
• 标准化验证流程：确保评估过程的一致性和可重复性

使用方法

1. 准备数据：加载特征矩阵（m×n维数值矩阵）和目标变量向量
2. 配置参数：设置K折数、随机种子等交叉验证参数
3. 选择算法：指定预置算法或自定义训练和预测函数句柄
4. 定义损失函数：选择预置损失函数名称或提供自定义损失函数句柄
5. 执行验证：运行主程序获取验证结果和性能分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上，复杂任务建议8GB

文件说明

主程序文件实现了完整的交叉验证工作流程，包括数据预处理与验证、算法执行与评估、结果统计与报告三大核心模块。具体涵盖数据规范检查与分区处理、多种算法模型训练与预测、损失函数计算与性能指标分析等功能，最终生成详细的验证报告和稳定性分析数据。