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我仍然对我的代码感到困惑。我试图在matlab中实现留一交叉验证进行分类。所以在这里。我从训练中取出一个数据成为测试数据。我已经在matlab中编写了代码。但我不确定它是否正确，因为结果是错误的。有人可以帮我纠正吗？非常感谢您。

这是我的代码：

clc    
[C,F] = train('D:\fp\',...
    'D:\tp\');


for i=size(F,1)
testVal = i;      
trainingSet = setdiff(1:numel(C), testVal); % use the rest for training

Ctrain = C(trainingSet,:);
Ftrain = F(trainingSet,:);
test= F(testVal,:);
svmStruct = svmtrain(Ftrain,Ctrain,'showplot',true,'Kernel_Function','rbf');
result_class(i)= svmclassify(svmStruct,test,'showplot',true);
ax(i)=result_class;
i=i+1;
end
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这是我通常用来创建留一交叉验证的方法。

[Train, Test] = crossvalind('LeaveMOut', N, M)

在这里，N将是您在训练+测试集中拥有的总样本数。M=1在你的情况下。你可以把它放在一个 for 循环中。

此外，您可以使用随机数生成来执行留一交叉验证，而无需使用预定义的函数。

于 2013-03-16T16:57:51.097 回答