dividerand

Разделите цели на три набора с помощью случайных индексов

Описание

пример

[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(Q,trainRatio,valRatio,testRatio) берет количество целей, чтобы разделиться, отношение векторов для обучения, отношение векторов для валидации и отношение векторов для тестирования, и возвращает учебные индексы, индексы валидации и тестовые индексы.

Примеры

свернуть все

В этом примере показано, как получить обучение, валидацию и тестовые индексы с помощью dividerand функция.

Разделите 3000 выборки в 60% для обучения, 20% для валидации и 20% для тестирования.

[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(3000,0.6,0.2,0.2)

Входные параметры

свернуть все

Количество целей, чтобы разделиться в виде скаляра.

Отношение векторов для обучения в виде скаляра.

Отношение векторов для валидации в виде скаляра.

Отношение векторов для тестирования в виде скаляра.

Выходные аргументы

свернуть все

Учебные индексы, возвращенные как вектор-строка.

Индексы валидации, возвращенные как вектор-строка.

Тестирование индексов, возвращенных как вектор-строка.

Больше о

свернуть все

Сетевое использование

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

Смотрите также

| | |

Введенный в R2008a