Esta página aún no se ha traducido para esta versión. Puede ver la versión más reciente de esta página en inglés.

crossval

Conjunto de validación cruzada

Sintaxis

cvens = crossval(ens)
cvens = crossval(ens,Name,Value)

Descripción

cvens = crossval(ens) crea un conjunto con validación cruzada a partir de un conjunto de regresión.ens El valor predeterminado es la validación cruzada de 10 veces.

cvens = crossval(ens,Name,Value) crea un conjunto con validación cruzada con opciones adicionales especificadas por uno o más argumentos de par.Name,Value Puede especificar varios argumentos de par nombre-valor en cualquier orden como.Name1,Value1,…,NameN,ValueN

Argumentos de entrada

ens

Conjunto de regresión creado con.fitrensemble

Argumentos de par nombre-valor

Especifique pares de argumentos separados por comas opcionales. es el nombre del argumento y es el valor correspondiente. deben aparecer dentro de las cotizaciones.Name,ValueNameValueName Puede especificar varios argumentos de par de nombre y valor en cualquier orden como.Name1,Value1,...,NameN,ValueN

'cvpartition'

Una partición de clase.cvpartition Establece la partición para la validación cruzada.

No utilice más de uno de los pares nombre-valor, y.cvpartitionholdoutkfoldleaveout

'holdout'

La validación de exclusión prueba la fracción especificada de los datos y usa el resto de los datos para el entrenamiento. Especifique un escalar numérico a partir de.01 Solo puede utilizar una de estas cuatro opciones a la vez para crear un árbol con validación cruzada:,, o.'kfold''holdout''leaveout''cvpartition'

'kfold'

Número de pliegues para la validación cruzada, un valor entero positivo mayor que 1.

No utilice más de uno de los pares nombre-valor, o.'kfold''holdout''leaveout''cvpartition'

'leaveout'

Si, utilice la validación cruzada de Leave-One-out.'on'

No utilice más de uno de los pares nombre-valor, o.'kfold''holdout''leaveout''cvpartition'

'nprint'

Frecuencia de impresión, un escalar entero positivo. Utilice este parámetro para observar la formación de pliegues de validación cruzada.

Predeterminado: , lo que significa que no hay impresión'off'

Argumentos de salida

cvens

Un conjunto de clasificación con validación cruzada de clase.RegressionPartitionedEnsemble

Ejemplos

expandir todo

Cree un modelo de regresión con validación cruzada para los datos y evalúe su calidad mediante el método.carsmallkfoldLoss

Cargue el conjunto de datos y seleccione la aceleración, el desplazamiento, la potencia y el peso del vehículo como predictores.carsmall

load carsmall; X = [Acceleration Displacement Horsepower Weight];

Entrena un conjunto de regresión.

rens = fitrensemble(X,MPG);

Cree un conjunto validado de forma cruzada y encuentre la pérdida de validación cruzada.rens

rng(10,'twister') % For reproducibility cvens = crossval(rens); L = kfoldLoss(cvens)
L = 31.2418 

Alternativas

Puede crear un conjunto de validación cruzada directamente a partir de los datos, en lugar de crear un conjunto seguido de un conjunto de validación cruzada. Para ello, incluya una de estas cinco opciones en:,,,, o.fitrensemble'crossval''kfold''holdout''leaveout''cvpartition'