dividerand

Dividere i target in tre set utilizzando indici casuali (da rimuovere)

dividerand sarà rimossa in una prossima release. Per ulteriori informazioni, vedere Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows.

Per suggerimenti sull'aggiornamento del codice, vedere Version History (Storico della versione).

Sintassi

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

Descrizione

[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(Q,trainRatio,valRatio,testRatio) considera il numero di target da dividere, il rapporto dei vettori per l'addestramento, il rapporto dei vettori per la convalida e il rapporto dei vettori per il test e restituisce gli indici di addestramento, gli indici di convalida e gli indici di test.

Esempi

Ottenimento degli indici di addestramento, di convalida e di test utilizzando la funzione 'dividerand'

Questo esempio mostra come ottenere gli indici di addestramento, di convalida e di test utilizzando la funzione dividerand.

Dividere 3000 campioni in 60% per l’addestramento, 20% per la convalida e 20% per il test.

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

Argomenti di input

Q — Numero di target

scalare

Numero di target da dividere, specificato come scalare.

trainRatio — Rapporto di addestramento

0.7 (predefinito) | scalare

Rapporto dei vettori di addestramento, specificato come scalare.

valRatio — Rapporto di convalida

0.15 (predefinito) | scalare

Rapporto dei vettori di convalida, specificato come scalare.

testRatio — Rapporto di test

0.15 (predefinito) | scalare

Rapporto dei vettori di test, specificato come scalare.

Argomenti di output

trainInd — Indici di addestramento

vettore

Indici di addestramento, restituiti come un vettore di riga.

valInd — Indici di convalida

vettore

Indici di convalida, restituiti come un vettore di riga.

testInd — Indici di test

vettore

Indici di test, restituiti come un vettore di riga.

Ulteriori informazioni

Utilizzo della rete

Queste sono le proprietà della rete che definiscono quale funzione utilizzare per la divisione dei dati, quali sono i suoi parametri e quali aspetti dei target vengono divisi, quando viene chiamato train.

net.divideFcn
net.divideParam
net.divideMode

Cronologia versioni

Introdotto in R2008a

R2026a: Prossima rimozione di dividerand

dividerand sarà rimossa in una prossima release.

Per saperne di più sull'elaborazione dei dati per le reti neurali, vedere questi esempi e argomenti:

• Preprocess Data for Domain-Specific Deep Learning Applications

• Datastores for Deep Learning

• Choose an App to Label Ground Truth Data

Per ulteriori informazioni, vedere Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows.

Vedi anche

Time Series Modeler | fitrnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | fitcnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | trainnet | trainingOptions | dlnetwork

Argomenti

• Training Neural Networks with Tabular Data
• Training Neural Networks with Time Series Data
• Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows