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MATLAB通用分类与回归交叉验证工具包v0.1 - 机器学习模型评估工具

本项目提供灵活的K折交叉验证框架，支持自定义训练/预测函数与参数。集成了多种机器学习算法与损失函数，帮助用户科学评估分类及回归模型的性能。适用于MATLAB平台的模型验证与优化。

本项目是一个通用的机器学习交叉验证工具包，主要用于评估分类和回归模型的性能。系统支持K折交叉验证方法，允许用户自定义训练和预测函数及其参数，并提供多种预置的机器学习算法和损失函数包装器。通过灵活的模块化设计，本工具包能够满足各种机器学习任务的模型验证需求。

主程序文件实现了完整的交叉验证工作流程，包括数据预处理与验证、算法执行与评估、结果统计与报告三大核心模块。具体涵盖数据规范检查与分区处理、多种算法模型训练与预测、损失函数计算与性能指标分析等功能，最终生成详细的验证报告和稳定性分析数据。