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 проверка. Это принимает следующие входы,
Q | Количество целей для разделения. |
trainRatio | Отношение векторов для обучения. По умолчанию = |
valRatio | Отношение векторов для валидации. По умолчанию = |
testRatio | Отношение векторов для проверки. По умолчанию = |
и возвращает
trainInd
| Индексы обучения |
valInd | Индексы валидации |
testInd | Тестовые индексы |
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(3000,0.6,0.2,0.2);
Вот свойства сети, которые определяют, какую функцию деления данных использовать, каковы ее параметры и какие аспекты целей разделены, когда train вызывается.
net.divideFcn net.divideParam net.divideMode
