Matlab中的训练数据集、验证数据集、测试数据集 [英] Traing dataset,validation dataset,testing dataset in Matlab

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本文介绍了Matlab中的训练数据集、验证数据集、测试数据集的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我对 Matlab 和神经网络都很陌生.我有 4*81 输入数据集和 1*81 输出/目标数据集.'divideblock''dividerand' 将数据集随机分成训练验证测试em>.
我的问题是...在训练和模拟之后...如何追踪用于训练网络的单个输入数据集(训练、测试、验证).

I am very new in Matlab and that too in Neural network.. I have 4*81 input dataset and 1*81 output/target dataset. 'divideblock' or 'dividerand' randomly split the dataset into training, validation and testing.
My question is that... After training and simulation... how to trace the individual input dataset(training, testing, validation) which are used to train the network.


这样我就可以找到输入数据集的错误以进行单独测试、验证..


so that i can able to find the error of the input dataset for testing, validation individually..

预先感谢您的任何建议...

thanks in advance for any suggestion...

推荐答案

使用 trainInd,valInd,testInd:

[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(Q,trainRatio,valRatio,testRatio);

参见 http://www.mathworks.com/help/toolbox/nnet/ref/dividerand.html .

这篇关于Matlab中的训练数据集、验证数据集、测试数据集的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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