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誰かがMATLABでLeaveoneout crossvalidationを実行する方法を知っていますか？データ分類にはLOOCVアルゴリズムが必要です。たとえば、。トレーニングセットの数は10ですが、テスト用にトレーニングセットから1つ取り出したいと思います。つまり、1 =テストと9のトレーニングのようになり、最後のデータトレーニングまでやり直します。

この癌のようなデータトレーニングがあり、癌がない場合はどうでしょうか。

[C,F] = training('D:\cancer\',...
    'D:\nocancer\');
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これが私がすることです：

// Initialize result matrix
Results = zeros(size(Datas,1),2);
// Validate classifier settings with leave-one-out procedure
for k=1:size(Datas,1)
    // Extract sample
    ind = Datas(k,:);
    // Copy the database
    Datas_mod = Datas;
    // Copy the classes vector
    Classes_mod = Classes;
    // Keep the sample real class
    Results(k,2) = Classes(k);
    // Remove sample from database
    Datas_mod(k,:) = [];
    // Remove sample from class vector
    Classes_mod(k)   = [];
    // Execute the classification algorithm
    [Individu,MxD(k)] = knn(ind(1,1:size(ind,2)),Datas_mod,Classes_mod,5,700);
    // Keep the class found by the classifier for the current sample
    Results(k,1) = Individu(1,size(Individu,2));
end

// Confusion matrix
CM = nan_confusionmat(Results(:,1),Results(:,2)) // Scilab function, find your own

knn を、使用している分類子に置き換えるだけです。この助けを願っています。

于 2013-03-15T13:47:11.187 に答える