机器学习留出法及其在MATLAB中的实现详解

在机器学习中，留出法（Holdout Method）是一种常见的数据集划分方法，主要用于评估模型的性能。通过将数据集分成训练集和测试集两部分，可以有效减少过拟合的风险，提升模型的泛化能力。通常，训练集占比为70%至80%，其余作为测试集。

MATLAB实现留出法：

1. 数据集划分：使用cvpartition函数生成训练集和测试集。例如：

```matlab

cv = cvpartition(dataSize, 'HoldOut', 0.3);

trainData = data(cv.training);

testData = data(cv.test);

```

1. 模型训练：使用训练集训练模型。根据数据需求，可采用回归、分类等模型训练。

2. 模型评估：基于测试集对模型进行验证，并计算评估指标（如精度、召回率等）。