数据划分
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十折交叉验证自动化数据处理程序
本项目专为机器学习模型评估设计，实现了一套标准且高效的十折交叉验证（10-Fold Cross Validation）数据处理流程。程序的主要功能是对原始输入数据集进行随机化处理和逻辑切分。首先，利用MATLAB的高效矩阵操作对所有样本索引进行随机打乱（Random Permutation），以消除原始数据排列顺序可能引入的偏差。随后，算法将数据集均分为十个互斥的子集。在核心执行阶段，程序会生成十组对应的数据划分索引，每一组划分中，系统自动将其中九个子集合并作为训练集，剩余的一个子集作为测试集，并以此循环十次，确保每一个样本都能在某一次迭代中作为测试数据被独立评估。该程序不仅支持标准划分，还可扩展支持分层采样（Stratified Sampling）以处理样本不平衡问题，适用于分类、回归等多种算法模型的预处理阶段，能有效帮助用户评估模型的泛化能力并减少过拟合风险。
