ドキュメンテーション

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cvpartition クラス

交差検定のデータ分割

説明

cvpartition クラスのオブジェクトは、指定したサイズのデータセットにランダム分割を定義します。この分割は、交差検定を使って統計モデルを検証するために検定データと学習データを定義するとき使用します。

構築

cvpartition交差検定のデータ分割の作成

メソッド

dispcvpartition オブジェクトの表示
displaycvpartition オブジェクトの表示
repartition交差検定のための再分割データ
test交差検定用の検定インデックス
training交差検定用の学習インデックス

プロパティ

NumObservations観測数 (欠損した group の値をもつ観測値を含む)
NumTestSets検定データ数
TestSize各検定集合のサイズ
TrainSize各学習セットのサイズ
Type分割の種類

コピーのセマンティクス

値。これがクラスの使用に与える影響については、『MATLAB® オブジェクト指向プログラミング』ドキュメンテーションの「ハンドル クラスと値クラスの比較」を参照してください。

アヤメのデータで classify の誤判別誤差を計算するために階層化された 10 分割交差検定を使用します。

load('fisheriris');
CVO = cvpartition(species,'k',10);
err = zeros(CVO.NumTestSets,1);
for i = 1:CVO.NumTestSets
    trIdx = CVO.training(i);
    teIdx = CVO.test(i);
    ytest = classify(meas(teIdx,:),meas(trIdx,:),...
		 species(trIdx,:));
    err(i) = sum(~strcmp(ytest,species(teIdx)));
end
cvErr = sum(err)/sum(CVO.TestSize);

参考

操作のヒント

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