Разделите цели на три набора с помощью случайных индексов
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(Q,trainRatio,valRatio,testRatio)
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(Q,trainRatio,valRatio,testRatio)
разделяет цели на три набора: обучение, валидация и тестирование. Это берет следующие входные параметры,
Q | Количество целей, чтобы разделиться. |
trainRatio | Отношение векторов для обучения. Значение по умолчанию = |
valRatio | Отношение векторов для валидации. Значение по умолчанию = |
testRatio | Отношение векторов для тестирования. Значение по умолчанию = |
и возвращается
trainInd
| Учебные индексы |
valInd | Индексы валидации |
testInd | Протестируйте индексы |
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(3000,0.6,0.2,0.2);
Вот сетевые свойства, которые задают, какое деление данных функционируют, чтобы использовать, что его параметры, и какие аспекты целей разделены, когда train
называется.
net.divideFcn net.divideParam net.divideMode