Я пытаюсь многослойной перекрестной проверки в Matlab. Тем не менее, мои данные сильно разбалансированы. Большинство экземпляров принадлежат первому классу, и один или несколько сгибов даже не содержат ни одного экземпляра из класса меньшинства.
Я использую функцию cvpartition: c = cvpartition (gnitionGroup, 'KFold', 5 , 'Stratify', true);
Я получаю предупреждение о выполнении: один или несколько сгибов не содержат точек из всех групп.
Во внутреннем.stats.cvpartitionImpl> stra_kfoldcv (строка 364) Во внутреннем.stats.cvpartitionImpl / rerandom (строка 315) Во внутреннем.stats.cvpartitionInMemoryImpl (строка 166) Во внутреннем разделе (строка 175) В execute (строка 40)
Как выполнить перекрестную проверку с заменой, чтобы включить экземпляры из класса меньшинства во все сгибы?