5折交叉验证bp神经网络分类

clear all;
clc;
load('dataset.mat');%读入数据集
data=dataset4classification;%data为数据集副本
Data=data(:,5);%Data提取data第5列
max_=max(size(data));
averageAccuracyTrain=0;
averageAccuracyTest=0;
 for i=1:max_ %将第5列到第7列作为类标式列
   switch Data(i)
      case 1
      data(i,5:7)=[0,0,1];
      case 2
      data(i,5:7)=[0,1,0];
      case 3 
      data(i,5:7)=[1,0,0];
   end
 end
[P_data,train_ps] = mapstd(data);%对数据集副本data第1到4列规范化
P_data(:,5:7)=data(:,5:7);%将数据集副本data的第5列到第7列链到P_data中，此时P_data为规范化后的数据集
[M,N]=size(P_data);
indices=crossvalind('Kfold',P_data(1:M,N),5);%110 5折交叉验证
for k=1:5
    countTrain=0;
    countTest=0;
    test = (indices == k);
    train_ = ~test; 
    train_data=P_data(train_,:);
    test_data=P_data(test,:);
    train_t=train_data(:,5:7);%训练目标集