具有交叉验证的OpenCV Boosting

Question

我训练了一个cv::ml::Boost分类器。它获得了大部分训练集的100％。训练文件的大小与训练数据大致相同 似乎它基本上保持整个训练集，以便它在大多数情况下获得100％。

有没有办法衡量其泛化能力？也许是一种进行交叉验证的方法，还是我需要通过拆分我的训练数据来手动完成？

我正在使用points_classifier.cpp示例中的类似参数：

   auto boost = Boost::create();
   boost->setBoostType(Boost::DISCRETE);
   boost->setWeakCount(100);
   boost->setWeightTrimRate(0.95);
   boost->setMaxDepth(12);
   boost->setUseSurrogates(false);
   boost->setPriors(Mat());
   boost->train(trainingData);
   return boost;

如果我致电boost->setCVFolds(10)，它就会崩溃。