Discussion :

[Mimorano]

Bonjour

1) A quoi sert la cross validation ?
je ne vois aucune amelioration de ce classifieur, sauf des tests sur les données

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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10
 
load fisheriris 
indices = crossvalind('Kfold',species,10);
cp = classperf(species);
for i = 1:10
    test = (indices == i); train = ~test;
    class = classify(meas(test,:),meas(train,:),species(train,:));
    classperf(cp,class,test)
end
cp.ErrorRate

2) Comment evaluer les classes a partir de l'objet cp ?

Merci

[shaiHulud]

Bonjour,

1/ La cross validation est une méthode de resampling (comme le bootstrap, le jacknife ou le backtest en fenêtre glissante). Elle permet de regarder comment se comporte un prédicteur quand l'échantillon est perturbé. Plus précisement, on divise l'échantillon en N, on estime/apprend/calcul le prédicteur N fois, en laissant un bloc de coté à chaque fois, et on vérifie/valide son comportement sur le bloc laissé de coté.

2/ je n'ai pas les toolbox que tu utilises, mais les classes ne sont elles pas renvoyées par indice ?