MATLAB的cvpartition函数用法


1. 函数作用

cvpartition 将数据集划分为训练集和测试集,支持多种交叉验证方法,包括:

  • Hold-Out验证:单次划分(如70%训练,30%测试)
  • K折交叉验证:数据分为K个子集,依次用其中一个作为测试集
  • 留一法(Leave-One-Out):每次留一个样本作为测试集
  • 分层交叉验证:保持不同类别的样本比例一致

2. 基本语法

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c = cvpartition(n, 'Method', value, ...)
c = cvpartition(group, 'Method', value, ...)  % 分层选项

3. 参数说明

参数 说明
n 样本数量
group 类别标签向量(用于分层交叉验证)
'Method' 验证方法:'HoldOut', 'KFold', 'LeaveOut'
'HoldOut'参数 测试集比例 p(默认0.1)
'KFold'参数 折数 k(默认10)

4. 常用方法示例

Hold-Out 验证
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data = rand(100, 5); % 100个样本,5个特征
c = cvpartition(100, 'HoldOut', 0.3); % 30%作为测试集

trainIdx = training(c); % 逻辑索引(训练集)
testIdx = test(c);      % 逻辑索引(测试集)

trainData = data(trainIdx, :);
testData = data(testIdx, :);
K折交叉验证(5折)
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c = cvpartition(100, 'KFold', 5);
for i = 1:c.NumTestSets
    trainIdx = training(c, i); % 第i折的训练索引
    testIdx = test(c, i);      % 第i折的测试索引
    % 在此训练和验证模型
end
分层K折交叉验证
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labels = [ones(50,1); zeros(50,1)]; % 类别标签(二分类)
c = cvpartition(labels, 'KFold', 5); % 保持各类比例

% 查看每折的类别分布
disp(c.TestSize); % 每折测试集样本数
留一法(LOO)
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c = cvpartition(100, 'LeaveOut');
for i = 1:c.NumTestSets
    trainIdx = training(c, i);
    testIdx = test(c, i); % 每次仅1个测试样本
end

5. 对象属性与方法

  • 属性
    • c.NumTestSets:测试集数量(K折时为K)
    • c.TrainSize:各训练集大小
    • c.TestSize:各测试集大小
  • 方法
    • training(c, i):获取第i折的训练索引
    • test(c, i):获取第i折的测试索引
    • repartition(c):重新随机化分区(仅Hold-Out和KFold)

6. 注意事项

  • 随机种子 :使用 rng(seed) 确保结果可重复。
  • 分层必要性:分类问题建议使用分层选项,避免类别分布不均。
  • 大数据慎用LOO:留一法计算成本高,样本量大时改用K折。

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