K-fold cross validation
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今日在matlab中尝试构建决策树模型时，遇到了涉及交叉验证的相关问题，于是查阅网络资料进行归纳整理，以供后续参考！！！
function errorrate()
[S1,S2,S3,S4,S5,S6,S7,S8,classity]=textread('Pima-training-set.txt','%f %f %f %f %f %f %f %f %s');
D=[S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8];
AttributName={ 'preg','plas','pres','skin','insu','mass','pedi','age'};
t=classregtree(D,classity,'names',AttributName);
t=prune(t,'level',5);
costsum=zeros(6,1);
for k=1:6
cost=test(t,'cross',D,classity);
costsum=costsum+cost;
end
costsum=costsum/6;
i=1:6;
plot(i,costsum,'-o');xlabel('交叉次数');ylabel('错全部评论 (0)
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