training

交差検証用の学習インデックス

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構文

idx = training(c)
idx = training(c,i)
idx = training(c,"all")

説明

idx = training(c) は、タイプ 'holdout' または 'resubstitution' の cvpartition オブジェクト c に対する学習インデックス idx を返します。

  • c.Type が 'holdout' である場合、idx は学習セット内の観測値を指定します。

  • c.Type が 'resubstitution' の場合、idx はすべての観測値を指定します。

例

idx = training(c,i) は、タイプ 'kfold' または 'leaveout' の cvpartition オブジェクト c の i で指定された反復に対する学習インデックスを返します。

  • c.Type が 'kfold' の場合、idx(:,j) は学習セット i(j) の観測値を指定します。

  • c.Type が 'leaveout' の場合、idx(:,j) は反復 i(j) の学習用に予約された観測値を指定します。

idx = training(c,"all") は、cvpartition オブジェクト c のすべての反復に対する学習インデックスを返します。idx の列 j は、タイプ 'kfold' または 'leaveout' のオブジェクトの学習セット j 内の観測値を示します。 (R2023b 以降)

例

例

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ホールドアウト検証のために cvpartition オブジェクトの学習セット内にある観測値を特定します。

ホールドアウト検証のために 10 個の観測値を分割します。テスト (ホールドアウト) セットに含める観測値の約 30% を選択します。

rng(0,"twister") % For reproducibility
c = cvpartition(10,Holdout=0.30)
c = 
Hold-out cross validation partition
    NumObservations: 10
        NumTestSets: 1
          TrainSize: 7
           TestSize: 3
           IsCustom: 0
          IsGrouped: 0
       IsStratified: 0


  Properties, Methods

学習セットの観測値を特定します。1 に対応する観測値は学習セット内にあります。

set = training(c)
set = 10×1 logical array

   1
   1
   1
   0
   1
   1
   1
   1
   0
   0

結果を可視化します。4 番目、9 番目、および 10 番目以外のすべての観測値は学習セット内にあります。

h = heatmap(double(set),ColorbarVisible="off");
sorty(h,"1","ascend")
ylabel("Observation")
title("Training Set Observations")

Figure contains an object of type heatmap. The chart of type heatmap has title Training Set Observations.

ライブ スクリプトを開く

3 分割交差検証の cvpartition オブジェクトの学習セットに含まれる観測値を特定します。

3 分割交差検証のために 10 個の観測値を分割します。c には、学習データとテスト データの 3 個の反復値が含まれることに注意してください。

rng(0,"twister") % For reproducibility
c = cvpartition(10,KFold=3)
c = 
K-fold cross validation partition
    NumObservations: 10
        NumTestSets: 3
          TrainSize: [7 6 7]
           TestSize: [3 4 3]
           IsCustom: 0
          IsGrouped: 0
       IsStratified: 0


  Properties, Methods

学習データとテスト データの反復値ごとに学習セットの観測値を特定します。1 に対応する観測値は、対応する学習セット内にあります。

data = training(c,"all")
data = 10×3 logical array

   0   1   1
   0   1   1
   1   0   1
   1   1   0
   1   1   0
   1   0   1
   1   1   0
   1   0   1
   0   1   1
   1   0   1

結果を可視化します。1 番目、2 番目、および 9 番目以外のすべての観測値は、最初の学習セット内にあります。3 番目、6 番目、8 番目、および 10 番目以外のすべての観測値は、2 番目の学習セット内にあります。4 番目、5 番目、および 7 番目以外のすべての観測値は、3 番目の学習セット内にあります。

h = heatmap(double(data),ColorbarVisible="off");
sorty(h,["1","2","3"],"ascend")
xlabel("Repetition")
ylabel("Observation")
title("Training Set Observations")

Figure contains an object of type heatmap. The chart of type heatmap has title Training Set Observations.

入力引数

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検証分割。cvpartition オブジェクトとして指定します。c の検証分割のタイプ c.Type は、'kfold'、'holdout'、'leaveout'、または 'resubstitution' です。

反復のインデックス。正の整数ベクトルとして指定します。i の要素のそれぞれについて、対応する反復の学習セット内の観測値が特定されます。

例: 2

例: [1 3 5]

データ型: single | double

出力引数

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学習セットの観測値のインデックス。logical 行列として返されます。各行が観測値に対応し、各列が反復に対応します。

値 1 (true) は、対応する観測値が学習セット内にあることを示します。値 0 (false) は、対応する観測値がテスト セット内にあることを示します。

バージョン履歴

R2008a で導入

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参考

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