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经过一些研究，我在 MATLAB 中发现了两个函数来完成这项任务:
cvpartition 统计工具箱中的函数crossvalind 生物信息学工具箱中的函数现在我已经使用 cvpartition 创建了 n 倍交叉验证子集，以及来自 Dataset/Nominal 的类统计工具箱。所以我只是想知道两者之间有什么区别以及各自的优缺点？
最佳答案
They look to be pretty similar based on the official docs of cvpartition and crossvalind, but crossvalind looks slightly more flexible (it allows for leave M out for arbitrary M, whereas cvpartition only allows for leave 1 out).
...您总是可以使用具有适当 k 值的 kfold 交叉验证来模拟 leave-M-out 是不是真的(将数据分成 k 折，测试一个，训练所有其他，然后执行此操作对于所有折叠并取平均值)因为留一法是 kfold 的特例，其中 k = 观察次数？
关于matlab - 在 MATLAB 中将数据拆分为训练/测试数据集？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1371822/
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