MATLAB实现的留一交叉验证模型评估系统

资 源 简 介

本项目提供基于留一交叉验证（LOOCV）的机器学习模型性能自动评估工具，能够在MATLAB环境中高效遍历数据集，生成准确率、F1分数等关键指标统计，特别适合小样本数据的可靠性验证。

详 情 说 明

基于留一交叉验证的数据集性能评估系统

项目介绍

本项目实现经典的留一交叉验证（Leave-One-Out Cross-Validation, LOOCV）算法，专门用于评估机器学习模型的泛化性能。系统能够自动从数据集中逐一抽取样本作为测试集，剩余样本作为训练集，循环遍历所有数据点并统计模型性能指标。特别适用于小样本数据的模型验证场景，提供稳定可靠的评估结果。

功能特性

• 完整留一验证：实现标准的留一交叉验证流程，确保每个样本都被作为测试集验证一次
• 多模型支持：兼容各种可调用的机器学习模型函数句柄
• 全面性能评估：提供准确率、精确率、召回率、F1-score等多维度评估指标
• 详细结果记录：保存每轮验证的预测标签、真实标签和正确性标志
• 稳定可靠：针对小样本数据集优化，确保评估结果的统计显著性

使用方法

基本调用

% 准备输入数据 features = rand(100, 5); % 100个样本，5维特征 labels = randi([0,1], 100, 1); % 二分类标签 model = @train_and_predict; % 自定义模型函数句柄

% 执行留一交叉验证 [accuracy, detailed_results, report] = main(features, labels, model);

输入参数说明

1. 特征矩阵：m×n的数值矩阵，m为样本数量，n为特征维度
2. 标签向量：m×1的分类或回归标签向量
3. 预测模型：可调用的机器学习模型函数句柄，需实现训练和预测接口

输出结果

1. 验证准确率：模型在所有留一验证轮次中的平均准确率
2. 详细预测结果：包含每轮验证的预测标签、真实标签和正确性标志的结构体数组
3. 性能统计报告：包含准确率、精确率、召回率和F1-score的综合评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大型数据集）

文件说明

主程序文件实现了留一交叉验证的核心算法流程，包括数据集的自动分割与索引管理、循环训练与预测执行机制、多维度性能指标计算功能以及结果汇总与报告生成能力。该系统通过逐样本验证确保评估的全面性，并采用结构化输出便于后续分析。