如何在不使用 MATLAB 内置函数的情况下进行 10 倍交叉验证？

Question

我尝试在不使用内置函数来训练和识别 0-9 的数字的情况下进行 10 折交叉验证我有 500 张图片的样本（每个数字 50 张要训练和测试。） 我尝试实现答案MATLAB: 10 fold cross Validation without using existing functions 和其他网站，但并没有太大帮助。主要是因为我是 MATLAB 新手，所以我不太了解应该如何调整它。 这是我目前的代码。

    c=zeros(10,size(x,2),size(x,3));
    K=10;
    k=10;
    test= 1:50/K;
    for fold =1:K
        if(test(1)~=1)
            train = x(1:test(1)-1,:,:);
            if (test(5) ~=50)
                train=[train ; x(test(end):50,:,:)];
            end
        else
            train = x(test(1):50,:,:);

        end
        test = test+ones(1,50/K)*50/K;
        end
    for i =0:9

            test=test+50/K*ones(1,5);
            c(i+1,:,:)=cal_likelihood(x(1+i*50:50+i*50,:,:),50/k*(k-1));
    end

变量解释

• x 是 500x28x28 双倍，它保留所有 500 位图片。
• test 是一个测试集。
• train 是一个训练集。

为了进行 10 折交叉验证，我需要更改训练集，例如

1. 第 1 折：测试 1:5，火车 6:45
2. 第二折：6:10 考试，1:5 11:50 火车等

问题是我不知道如何将训练集从一组转移到另一组，例如从 6:45 到 1:5 和 11:50。或者我可以写一个比这更好的循环吗？

PSS。如果回答这个问题的人不介意 500x28x28 double 究竟是什么意思。

Answer 1

有几种方法可以编写此代码，其中一些比其他更容易理解。 Matlab 写起来非常好，因为当 1:3 等表达式计算为 [1,2,3] 时，表达式 1:0 计算为空集。因此，生成集合非常简单，无需使用 if 语句。

我会以这样的方式开始循环：

samples_per_digit=50;
block_sze=samples_per_digit/K;
for fold =1:K
    test_ind = 1+(fold-1)*block_sze:fold*block_sze;
    train_ind = [1:(fold-1)*block_sze, (fold*block_sze+1):samples_per_digit];

    for i=0:9
        train=x(train_ind+i*samples_per_digit,:,:);
        test=x(test_ind+i*samples_per_digit,:,:);
        % Perform training and validation in here for this fold of the digit i

您可以验证 test_ind 和 train_ind 是否对应于您需要的训练和验证块的子集。只有在最内层循环中，这些转换为对应于数字图像的矩阵，使用i 的值来计算偏移量。当然，如果你愿意，你可以交换循环的顺序，计算一个数字的所有折叠。这完全取决于您希望如何存储结果。