CV_FOLDS

構文

CV_FOLDS(num_folds, data [, class_data] [seed])

パラメーター

num_folds

相互検証用に作成する折り返しの数。この値は 1 より大きい正の整数でなければなりません。この値は 65,536 または data の行数のいずれか小さい方より小さくなければなりません。

data

入力変数。これは列、セル範囲、またはこれらのいずれかに評価される式になります。data のフォーマット定義については、このガイドの IBM ® 製品の章にある「マクロ関数パラメーター」セクションを参照してください。

class_data

このオプション・データ範囲が提供される場合、CV_FOLDS マクロ関数は均等なクラス確率を維持しながら折り返しを作成します。 class_data の内容は、対応する各入力パターンの出力として使用されます。

class_data が単一列である場合、 CV_FOLDS は、指定された列に複数の出力クラスの値が含まれていると想定します (つまり、異なる各値は別個のクラスと見なされます)。class_data がデータ範囲である場合、各出力列は異なるクラスとして見なされます。 (データ範囲では、各列の値は、パターンがそのクラスに属する場合は 1、パターンがそのクラスに属さない場合は 0 です。)

class_data (data と同じ) のフォーマット定義については、このガイドの IBM ® 製品の章にある「マクロ関数パラメーター」セクションを参照してください。

seed

乱数発生ルーチンに使用するシード値。これは整数でなければなりません。

説明

CV_FOLDS は、入力データを、指定された数の折り返しに均等に分割します。各折り返しには、同数の入力パターンが含まれます。 2 値 1 から num_folds の範囲の折り返し数が含まれる新しい列を戻すことによって、入力データ範囲の各行を 1 つの折り返しに配置します。

オプション・パラメーター class_data が提供される場合、出力クラス情報を使用して相互検証の折り返しが作成され、出力クラス確率が維持されます。つまり、各折り返し内では各出力クラスの確率は同じになります。 3

例

TEMP = CV_FOLDS(3, V1, 0)

TEMP という名前で、列 V1 の各行の値を含む新しい列を作成します。列 TEMP には、3 つの異なる折り返しに対して値 1、2、および 3 が含まれます。クラス確率は維持されません。値 0 は乱数発生ルーチンのシードとして使用されます。

TEMP = CV_FOLDS(100, V1:V15)

TEMP という名前で、 V1-V15 の中で最も短い列の各行の値を含む新しい列を作成します。列 TEMP には、100 の異なる折り返しに対して値 1 から 100 が含まれます。クラス確率は維持されません。ランダム・シードが選択されます。

TEMP = CV_FOLDS(50, V1:V10, V11)

TEMP という名前で、 V1-V10 の中で最も短い列の各行の値を含む新しい列を作成します。列 TEMP には、50 の異なる折り返しに対して値 1 から 50 が含まれます。列 V11 には出力クラスが含まれます。各折り返しは同じ出力クラス確率を持ちます。ランダム・シードが選択されます。

TEMP = CV_FOLDS(10, V1:V10, V11:V15, 96)

TEMP という名前で、 V1-V10 の中で最も短い列の各行の値を含む新しい列を作成します。列 TEMP には、10 の異なる折り返しに対して値 1 から 10 が含まれます。出力列 V11-V15 はそれぞれ、出力クラスを表します。各折り返しは同じ出力クラス確率を持ちます。値 96 は乱数発生ルーチンのシードとして使用されます。