在机器学习中，K折交叉检验是一种有效的模型验证方法，被广泛应用于模型的评估。该方法将数据集划分为K个互斥的子集，每个子集依次作为测试集，剩余的K-1个子集作为训练集。K折交叉检验的步骤如下：

1. 数据集划分：将原始数据集分成K个大小相等的子集。

2. 训练与测试循环：针对每个子集，使用其余K-1个子集训练模型，剩余的一个子集用于测试。

3. 结果评估：重复上述步骤K次，记录每次的测试结果，并取其平均值作为模型的最终评估分数。

Matlab实现代码示例

在Matlab中，K折交叉检验可以通过内置函数来实现。以下为示例代码：


% 定义K的值

k = 5;



% 加载数据

load fisheriris;

X = meas;

Y = species;



% 定义交叉验证模型

cv = cvpartition(Y, 'KFold', k);



% 初始化精度变量

accuracy = zeros(k, 1);



% 循环进行K次训练和测试

for i = 1:k

    % 获取训练集和测试集

    trainIdx = training(cv, i);

    testIdx = test(cv, i);



    % 训练分类器

    mdl = fitcnb(X(trainIdx,:), Y(trainIdx));



    % 预测并计算准确率

    predictions = predict(mdl, X(testIdx,:));

    accuracy(i) = sum(predictions == Y(testIdx)) / numel(Y(testIdx));

end



% 输出平均精度

mean_accuracy = mean(accuracy)