学习器在测试集上的误差我们通常称作“泛化误差”。要想得到“泛化误差”首先得将数据集划分为训练集和测试集。那么怎么划分呢？常用的方法有两种，k折交叉验证法和自助法。介绍这两种方法的资料有很多。下面是k折交叉验证法的python实现。 ##一个简单的2折交叉验证 from sklearn.model_selection import KFold import numpy as np X=np.array([[1,2],[3,4],[1,3],[3,5]]) Y=np.array([1,2,3,4]) KF=KFold(n_splits=2) #建立4折交叉验证方法 查一下KFold函数的参数

用贝叶斯公式进行具体计算验证在已有条件下是否去打球。 (Calculate average decision accurate for Table 1 using Ten-fold-cross validation.)

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matlab 10折交叉验证知识代码分类算法评估 介绍 该项目的目标是基于以下内容评估一组分类器： 准确性 敏感性和 特异性 资料集 该项目使用的数据集是从乳腺癌数据库中获得的，可以找到。 快速描述如下： 实例数为699。 每个实例具有2种可能的类别之一：良性（65.5％）或恶性（34.5％），分别由2和4表示，稍后用-1和1代替。 每个实例具有9个按[1-10]比例缩放的属性以及类标签。 缺失的属性（总共16个）被替换为最常出现的值。 分类器 在此项目中评估的分类器以及为其属性设置的值是： 贝叶斯 概率分类器，通过基于实例具有的属性值来估计该实例最有可能属于哪个类，从而为该实例分配一个类标签。 先验概率根据data-description.txt，将良性和恶性分别设置为0.655和0.345的那些 K最近邻居 在这种情况下，对象通过其邻居的多次投票进行分类。 打破领带 如果是平局，则使用最接近的级别。 k选择 为了优化性能，将k设置为训练集大小的平方根。 通常，较大的k值会减少噪声对分类的影响，但会使类别之间的界限不那么明显。 邻居效应 为了使距离较近的邻居比距离较远的邻居贡献更多，

matlab 花代码分类-IRIS- 使用 10 折交叉验证报告 IRIS 数据集的分类结果。 从准确率结果可以看出，在 150 个示例中，有些花被误分类了。 代码在matlab上实现。

数据挖掘各分类算法原理阐述，朴素贝叶斯、SVM、KNN等算法的代码实现，并用十折交叉验证进行评价和分析。

主要介绍了Python实现K折交叉验证法的方法步骤，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

决策树代码Python（包含GINI，信息熵构建方法，10折交叉验证，Adaboost以及Boost方法）

文档从UCI机器学习数据集中选择Iris、Spambase、Car Evaluation三个数据集，用于进行基于决策树分类算法的十折交叉验证验证。通过编程实现决策树分类算法，并通过十次十折交叉验证测试算法分类精度。报告对数据集、算法、实验结果以及源码进行了详细分析。资源中含数据集、Visio流程图、文档内容，文档中附有关键代码

基于递归神经网络与K折交叉验证的R-RTRL用于多步预测滑坡位移