Назначьте все цели набора обучающих данных
[trainInd,valInd,testInd] = dividetrain(Q)
[trainInd,valInd,testInd] = dividetrain(Q) Присвоения все цели к набору обучающих данных и никакие цели к наборам валидации или тестирования. Он принимает следующие входы:
Q | Количество целей для разделения. |
и возвращает
trainInd | Индексы обучения равны |
valInd | Пустые индексы валидации, |
testInd | Пустые тестовые индексы, |
[trainInd,valInd,testInd] = dividetrain(250);
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
