MATLAB多模型分类回归交叉验证工具箱 v0.1发布

资 源 简 介

本工具箱为MATLAB用户提供灵活的交叉验证解决方案，支持分类和回归任务。通过K折验证框架及自定义折数设置，可适配任意训练/预测函数与损失函数，帮助开发者高效评估模型性能。

详 情 说 明

MATLAB多模型分类回归交叉验证工具箱 v0.1

项目介绍

本项目开发了一个灵活的交叉验证工具，专门用于分类和回归任务的模型评估。工具箱采用模块化设计，实现了标准K折交叉验证框架，支持用户自定义训练、预测及损失函数，便于对多种机器学习算法进行系统性的性能评估与稳定性分析。通过统一接口封装常用模型与评估指标，显著降低了模型比较与选择的技术门槛。

功能特性

• 灵活的交叉验证框架：实现可配置折数（K）的K折交叉验证，支持数据随机打乱。
• 自定义函数支持：允许用户传入任意带参数的训练函数和预测函数，兼容用户自定义模型。
• 可配置评估标准：支持使用自定义损失函数或内置标准（RMSE、MAD、误分类损失）进行模型性能评估。
• 内置常用模型：提供K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、广义线性模型（GLM）、鲁棒回归和决策树等算法的封装器，开箱即用。
• 详尽结果输出：除了平均验证损失，还提供每折的详细性能指标、预测结果、数据集划分索引及模型稳定性分析（标准差、方差）。
• 可视化支持（可选）：可生成学习曲线和性能分布图，辅助结果分析。

使用方法

基本调用示例

% 准备数据与参数 features = rand(100, 5); % 100个样本，5个特征 labels = randi(2, 100, 1); % 二分类标签 kFolds = 5; modelParams = struct('k', 3); % KNN模型的k值

% 使用内置KNN模型和误分类损失进行交叉验证 [avgLoss, foldResults] = main(features, labels, @knnTrain, @knnPredict, modelParams, kFolds, @misclassificationLoss);

自定义模型与损失函数

% 自定义训练函数（示例：线性回归） trainFunc = @(X, Y, params) X Y; % 返回模型系数 predictFunc = @(model, X) X * model; % 使用系数进行预测 lossFunc = @(Ytrue, Ypred) sqrt(mean((Ytrue - Ypred).^2)); % 自定义RMSE损失

% 执行交叉验证 [avgLoss, results] = main(features, regressionLabels, trainFunc, predictFunc, [], kFolds, lossFunc);

系统要求

• MATLAB版本：R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox），用于使用内置的SVM、决策树等模型。
• 内存：建议至少4GB RAM，处理大规模数据时需相应增加。

文件说明

主程序文件封装了工具箱的核心交叉验证流程，负责协调数据分割、模型训练与验证、性能计算及结果汇总。其主要能力包括：解析输入参数与配置，循环执行每一折的数据划分，调用用户指定的训练和预测函数在训练集与验证集上分别进行模型拟合与评估，收集并统计各折的损失值与详细输出，最终生成模型稳定性分析指标与可选的可视化图表。