十折交叉驗證在matlab中怎么實現(xiàn)？英文名為10倍交叉驗證，用于測試算法的準確性。這是一種常見的測試方法。數(shù)據(jù)集分為十部分，其中九部分作為訓練數(shù)據(jù)，一部分作為測試數(shù)據(jù)。每次測試都會得到相應(yīng)的正確率（

十折交叉驗證在matlab中怎么實現(xiàn)？

英文名為10倍交叉驗證，用于測試算法的準確性。這是一種常見的測試方法。數(shù)據(jù)集分為十部分，其中九部分作為訓練數(shù)據(jù)，一部分作為測試數(shù)據(jù)。每次測試都會得到相應(yīng)的正確率（或錯誤率）。用10次結(jié)果的正確率（或錯誤率）的平均值作為算法精度的估計。一般需要多次進行10次交叉驗證（如10次交叉驗證），然后計算平均值作為對算法精度的估計。之所以選擇將數(shù)據(jù)集劃分為10個部分，是因為通過大量的實驗，使用大量的數(shù)據(jù)集和不同的學習技術(shù)，證明了10%的折扣是獲得最佳誤差估計的合適選擇，并有一定的理論基礎(chǔ)來證明這一點。但這并不是最終的診斷，仍有爭議。而且五折、八折和九折的結(jié)果似乎差不多。

交叉驗證是什么意思？

交叉驗證主要用于建模應(yīng)用，如PCR、PLS回歸建模。在給定的建模樣本中，取出大部分樣本建立模型，留一小部分樣本用剛建立的模型進行預測，計算出小部分樣本的預測誤差，并記錄它們的平方和。

r語言svm怎樣用交叉驗證找到最優(yōu)值？

。此步驟中獲得的訓練精度需要用語言描述，以區(qū)別于上一步。

交叉驗證的作用？

交叉驗證的作用：將原始數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)集）分組，一部分作為訓練集來訓練模型，另一部分作為測試集來評估模型。方法：1。拿出交叉驗證2。K-折疊交叉驗證