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मैं वर्तमान में matlab में इस वाक्य रचना का उपयोग कर रहा 10 गुना पार सत्यापन में गलत वर्गीकरण दर प्राप्त करने के लिए:क्रॉस सत्यापन के प्रत्येक गुना में गलत वर्गीकरण दर कैसे प्राप्त करें?
target = [repmat(1,ntrial,1);repmat(2,ntrial,1)];
cvo = cvpartition(target,'k',10);
func = @(XTRAIN,ytrain,XTEST)(classify(XTEST,XTRAIN,ytrain));
mcr = crossval('mcr',pooling,target,'predfun',func,'partition',cvo);
(जहां 'पूलिंग' 2 स्तरीय सुविधा सेट मैं वर्गीकारक साथ वर्गीकृत करने के लिए करना चाहते हैं)
जो मैंने पढ़ा है, mcr औसत गलत वर्गीकरण दर 10 गुना से वापस कर देगा। अब अगर मैं से गुना से गलत वर्गीकरण दर प्राप्त करना चाहता हूं, तो मुझे क्या करना चाहिए?
अग्रिम धन्यवाद।
मुझे 'क्रॉसवल' प्रक्रिया को तोड़ने में कुछ समस्या है क्योंकि मुझे 'cvpartition' फ़ंक्शन की अवधारणा पूरी तरह से नहीं मिलती है। मुझे डर है कि अगर मैं खुद से विभाजन करता हूं, तो क्या 'स्तरीकृत' संपत्ति का उल्लंघन किया जाएगा? – Neu
@Neu, आप निम्न-स्तरीय फ़ंक्शंस का उपयोग करके उच्च स्तरीय कार्यक्षमता को आजमा सकते हैं और अनुकरण कर सकते हैं और देख सकते हैं कि आपको समान परिणाम मिलते हैं ... – Shai
मुझे पहले से ही यह मिला है, आपकी मदद के लिए धन्यवाद :) – Neu