交叉验证的matlab源码

资 源 简 介

交叉验证的matlab源码

详 情 说 明

交叉验证是一种常用的机器学习模型评估技术，它能有效利用有限的数据集来评估模型的泛化能力。在MATLAB中实现交叉验证可以通过简单的逻辑完成，而无需依赖复杂的工具箱。

交叉验证的核心思路是将数据集划分为若干部分（比如K折），依次选择其中一部分作为测试集，其余部分作为训练集，重复多次后取平均结果。这样的方法可以减少数据划分带来的偶然性。

MATLAB实现交叉验证通常包含几个步骤： 数据准备：确保数据集格式正确，特征和标签分离。 数据划分：利用内置函数或手动索引划分训练和测试集。 模型训练与评估：在每次划分后训练模型并在测试集上计算指标（如准确率、均方误差等）。 结果统计：汇总多次验证结果，计算均值或标准差以评估模型稳定性。

通过调整K值（如5折或10折）或采用留一法（LOOCV），可以灵活适应不同规模的数据集。这种方法易于修改，适用于回归、分类等多种机器学习任务。