如何在matlab中选择交叉验证的最佳模型？

我有两个数据集，我想通过其中一个训练SVM分类模型（

fitcsvm

），然后预测另一个的标签。我使用10倍交叉验证（

crossval

）来训练我的模型，因此我有10个不同的模型。我的问题是，这些模型中哪一个最适合预测，我如何才能找到它？ 这是我的密码：

Mdl = fitcsvm(trainingData,labels);
CVMdl = crossval(Mdl);  

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你可能把这里的事情弄混了。该函数训练单个模型，并验证该单个模型。然后它将返回一个评估值

通常，您不能通过交叉验证来训练模型（正如它所说，这是一种验证技术）。但是，您可以使用交叉验证来训练好的模型

你要找的是一种。这些方法可以在给定数据集上自动训练多个模型，以找到支持向量机的最佳调整值。看一下这些文件

你可以这样打开它

Mdl = fitcsvm(trainingData,labels,'OptimizeHyperparameters','auto')

您可能希望使用交叉验证来训练具有相同调优参数的多个模型，但我想，您必须自己编写这篇文章。也许这已经对你有所帮助了