Matlab交叉驗證和K-NN

Question

我想在Matlab中用交叉驗證來構建一個knn clasiffier。由於我的MATLAB版本，我已經使用knnclassify()來構建分類器（classKNN = knnclassify (sample_test, sample_training, training_label)）。我不能夠使用crossval()那個。

在此先感謝。

Answer 1

有兩種方法可以在Matlab中執行K-最近鄰。第一個是像你那樣使用knnclassify()。但是，此功能將返回預測標籤，因此您無法使用crossval()。交叉驗證在模型上執行，而不是在結果上執行。在Matlab中，該模型由對象來描述。

crossval()只適用於對象（分類器對象，無論是K-NN，SVM等等）。爲了創建所謂的最近鄰居分類對象，您需要使用fitcknn()函數。給定訓練集和訓練標籤作爲輸入（按此順序），此功能將返回您的對象，您可以在crossval()中輸入該對象。
剩下的只有一件事：我如何預測我的驗證集的標籤？爲了做到這一點，您需要使用predict()函數。給定模型（kNN對象）和驗證集作爲輸入（按此順序），此函數將返回（如在knnclassify()中）預測的標籤向量。