test
交叉验证的测试集索引
说明
idx = test(c)'holdout' 或 'resubstitution' 的 cvpartition 对象 c 的测试集索引 idx。
如果
c.Type是'holdout'，则idx指定测试集中的观测值。如果
c.Type为'resubstitution'，则idx指定所有观测值。
idx = test(c,i)'kfold' 或 'leaveout' 的 cvpartition 对象 c 的 i 中指定的重复试验的测试集索引。
如果
c.Type为'kfold'，则idx(:,j)指定测试集i(j)中的观测值。如果
c.Type为'leaveout'，则idx(:,j)指定保留用于在重复试验i(j)中进行测试的观测值。
idx = test(c,"all")cvpartition 对象 c 的所有重复试验的测试集索引。对于类型为 'kfold' 或 'leaveout' 的对象，idx 中的列 j 表示测试集 j 中的观测值。 (自 R2023b 起)
示例
标识 cvpartition 对象的测试（留出）集中的观测值。
对 10 个观测值进行分区以用于留出法验证。选择大约 30% 的观测值作为测试集。
rng(0,"twister") % For reproducibility c = cvpartition(10,Holdout=0.30)
c =
Hold-out cross validation partition
NumObservations: 10
NumTestSets: 1
TrainSize: 7
TestSize: 3
IsCustom: 0
IsGrouped: 0
IsStratified: 0
Properties, Methods
标识测试集观测值。对应于 1 的观测值位于测试集中。
holdout = test(c)
holdout = 10×1 logical array
0
0
0
1
0
0
0
0
1
1
可视化结果。第四、第九和第十个观测值在测试集中。
h = heatmap(double(holdout),ColorbarVisible="off"); sorty(h,"1","descend") ylabel("Observation") title("Test Set Observations")
标识 cvpartition 对象的测试集（即折）中的观测值以进行 3 折交叉验证。
对 10 个观测值进行分区以用于 3 折交叉验证。请注意，c 包含三次重复试验的训练和测试数据。
rng(0,"twister") % For reproducibility c = cvpartition(10,KFold=3)
c =
K-fold cross validation partition
NumObservations: 10
NumTestSets: 3
TrainSize: [7 6 7]
TestSize: [3 4 3]
IsCustom: 0
IsGrouped: 0
IsStratified: 0
Properties, Methods
标识每次重复试验的训练和测试数据的测试集观测值。对应于 1 的观测值位于相应的测试集（折）中。
data = test(c,"all")data = 10×3 logical array
1 0 0
1 0 0
0 1 0
0 0 1
0 0 1
0 1 0
0 0 1
0 1 0
1 0 0
0 1 0
可视化结果。第一、第二和第九个观测值在第一个测试集中。第三、第六、第八和第十个观测值在第二个测试集中。第四、第五和第七个观测值在第三个测试集中。
h = heatmap(double(data),ColorbarVisible="off"); sorty(h,["1","2","3"],"descend") xlabel("Repetition") ylabel("Observation") title("Test Set Observations")
