请教，leave-1/5-out 交叉验证是怎样的操作？谢谢！
leave-1/5-out cross validation 是怎样操作的？望高手赐教！ Cross Validation一般而言， SVM 使用的方式(在决定参数时)常是这样：
1. 先有已分好类的一堆资料
2. 随机数拆成好几组 training set
3. 用某组参数去 train 并 predict 别组看正确率
4. 正确率不够的话，换参数再重复 train/predict
不知道，leave-1/5-out是什么 我知道leave one out是随机拿一个做测试，其余剩下的做训练．如此反复循环多次．
leave 1/5out是不是拿1或者5的数量做测试，其余做训练呀．只是猜测，呵呵 帮助中有详细的说明
= crossvalind('LeaveMOut', N,M), where M is an integer, returns logical index vectors for cross-validation of N observations by randomly selecting M of the observations to hold out for the evaluation set. M defaults to 1 when omitted. Using LeaveMOut cross-validation within a loop does not guarantee isjointed evaluation sets. Use K-fold instead.
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