matlab - バイアスと分散のトレードオフの学習曲線をプロットする方法は?

Question

Lm は、MatLab インターフェイスで LIBSVM を使用して 34x5 データを 3 つのクラスに分類します。10 倍の Kfold 交差検証法と RBF カーネルを適用しました。出力は、0.88 の正解率 (88 % の精度) のこの混同行列です。精度を上げて、純粋な対角混同行列を取得したいと思います。これがコードです

load Turn180SVM1; //load data file
libsvm_options = '-s 1 -t 2 -d 3 -r 0 -c 1 -n 0.1 -p 0.1 -m 100 -e 0.000001 -h 1 -b 0 -wi 1 -q';//svm options

C=size(Turn180SVM1,2);

% cross validation
for i = 1:10
    indices = crossvalind('Kfold',Turn180SVM1(:,C),10);
    cp = classperf(Turn180SVM1(:,C)); 
    for j = 1:10
        [X, Z] = find(indices(:,end)==j);%testing
        [Y, Z] = find(indices(:,end)~=j);%training


feature_training = Turn180SVM1([Y'],[1:C-1]); feature_testing = Turn180SVM1([X'],[1:C-1]);
class_training = Turn180SVM1([Y'],end); class_testing = Turn180SVM1([X'], end);
% SVM Training
       disp('training');
       [feature_training,ps] = mapminmax(feature_training',0,1);
       feature_training = feature_training';
       feature_testing = mapminmax('apply',feature_testing',ps)';
       model = svmtrain(class_training,feature_training,libsvm_options);  
% 

% SVM Prediction       
        disp('testing');
        TestPredict = svmpredict(class_testing,sparse(feature_testing),model);
       TestErrap = sum(TestPredict~=class_testing)./length(class_testing)*100;
         cp = classperf(cp, TestPredict, X);
        disp(((i-1)*10 )+j);
end;
end;
[ConMat,order] = confusionmat(TestPredict,class_testing);
cp.CorrectRate;
cp.CountingMatrix;

まず、バイアスと分散のトレードオフの学習曲線をプロットしたいと思います。学習曲線をプロットするために使用されるヘルプまたはコマンドはどれですか? また、ROCをプロットする方法よりも？両方のケースのヘルプまたはコード例はありますか?

ありがとう