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Crear partición de validación cruzada para datos
construye un objeto de lac
= cvpartition(n
,'KFold'
,k)c
Clasecvpartition
definir una partición no estratificada aleatoria para -fold validación cruzada en observaciones.k
n
La partición divide las observaciones en submuestras desarticuladas (ok
), elegidos aleatoriamente pero con aproximadamente el mismo tamaño.Pliegues El valor predeterminado de es .k
10
crea una partición no estratificada aleatoria para la validación de retenciones en observaciones.c
= cvpartition(n
,'HoldOut'
,p)n
Esta partición divide las observaciones en un conjunto de entrenamiento y una prueba (o ).Retención El parámetro debe ser un escalar.p
Cuando < , selecciona aleatoriamente observaciones aproximadamente para el conjunto de pruebas.0
p
1
cvpartition
p*n
Cuando es un entero, selecciona aleatoriamente observaciones para el conjunto de pruebas.p
cvpartition
p
El valor predeterminado de es .p
1/10
crea una partición aleatoria para una validación cruzada estratificada -fold. es un vector numérico, matriz categórica, matriz de caracteres, matriz de cadenas o matriz de celdas de vectores de caracteres que indica la clase de cada observación.c
= cvpartition(group
,'KFold'
,k)k
group
Cada submuestra tiene aproximadamente el mismo tamaño y aproximadamente las mismas proporciones de clase que en .group
Cuando se proporciona como primer argumento de entrada a , la función crea particiones de validación cruzada que no incluyen filas de observaciones correspondientes a los valores que faltan en .group
cvpartition
group
devuelve un objeto que define una partición aleatoria para -fold de validación cruzada.c
= cvpartition(group
,'KFold'
,k,'Stratify'
,stratifyOption)c
k
Cuando se proporciona como el primer argumento de entrada a , la función implementa la estratificación de forma predeterminada.group
cvpartition
Si también especifica , la función crea particiones aleatorias no estratificadas.'Stratify',false
Solo puede especificar si el primer argumento de entrada es .'Stratify',true
cvpartition
group
divide aleatoriamente las observaciones en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de retenciones (o pruebas) con estratificación, utilizando la información de clase en .c
= cvpartition(group
,'HoldOut'
,p)group
Tanto el entrenamiento como los conjuntos de pruebas tienen aproximadamente las mismas proporciones de clase que en .group
devuelve un objeto que define una partición aleatoria en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de retención (o prueba).c
= cvpartition(group
,'HoldOut'
,p,'Stratify'
,stratifyOption)c
Cuando se proporciona como el primer argumento de entrada a , la función implementa la estratificación de forma predeterminada.group
cvpartition
Si también especifica , la función crea particiones aleatorias no estratificadas.'Stratify',false
c = cvpartition(n,'LeaveOut')
crea una partición aleatoria para la validación cruzada de las observaciones.n
Leave-one-out es un caso especial en el que el número de pliegues es igual al número de observaciones.'KFold'
c = cvpartition(n,'resubstitution')
crea un objeto que no particiona los datos.c
Tanto el conjunto de entrenamiento como el conjunto de pruebas contienen todas las observaciones originales.n
Si proporciona como primer argumento de entrada a , la función crea particiones de validación cruzada que no incluyen filas de observaciones correspondientes a los valores que faltan en .group
cvpartition
group
Cuando se proporciona como el primer argumento de entrada a , la función implementa la estratificación de forma predeterminada.group
cvpartition
Puede especificar la creación de particiones aleatorias no estratificadas.'Stratify',false
Solo puede especificar si el primer argumento de entrada es .'Stratify',true
cvpartition
group