dividerand

R2026b

(削除予定) ランダムなインデックスを使用した、3 つのセットへのターゲットの分割

dividerand は将来のリリースで削除される予定です。詳細については、レガシ ニューラル ネットワーク コードの dlnetwork ワークフローへの移行を参照してください。

コードの更新に関するアドバイスについては、バージョン履歴を参照してください。

構文

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

説明

[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(Q,trainRatio,valRatio,testRatio) は、分割するターゲットの数、学習用のベクトルの比率、検証用のベクトルの比率、およびテスト用のベクトルの比率を取り、学習インデックス、検証インデックス、およびテスト インデックスを返します。

例

関数 'dividerand' を使用した、学習、検証、およびテスト用のインデックスの取得

この例では、関数 dividerand を使用して学習、検証、およびテスト用のインデックスを取得する方法を示します。

3000 サンプルを、学習用が 60%、検証用が 20%、テスト用が 20% として分割します。

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

入力引数

Q — ターゲットの数

スカラー

分割するターゲットの数。スカラーとして指定します。

trainRatio — 学習比率

0.7 (既定値) | スカラー

学習用のベクトルの比率。スカラーとして指定します。

valRatio — 検証比率

0.15 (既定値) | スカラー

検証用のベクトルの比率。スカラーとして指定します。

testRatio — テスト比率

0.15 (既定値) | スカラー

テスト用のベクトルの比率。スカラーとして指定します。

出力引数

trainInd — 学習インデックス

ベクトル

学習インデックス。行ベクトルとして返されます。

valInd — 検証インデックス

ベクトル

検証インデックス。行ベクトルとして返されます。

testInd — テスト インデックス

ベクトル

テスト インデックス。行ベクトルとして返されます。

詳細

ネットワークの利用

train が呼び出されるときに、使用するデータ分割関数、そのパラメーター、およびターゲットを分割する基準を定義するネットワーク プロパティを以下に示します。

net.divideFcn
net.divideParam
net.divideMode

バージョン履歴

R2008a で導入

R2026a: dividerand は削除予定

dividerand は将来のリリースで削除される予定です。

ニューラル ネットワークのデータ処理の詳細については、以下の例とトピックを参照してください。

• 領域固有の深層学習用途のためのデータの前処理

• 深層学習用のデータストア

• グラウンド トゥルース データにラベルを付けるためのアプリの選択

詳細については、レガシ ニューラル ネットワーク コードの dlnetwork ワークフローへの移行を参照してください。

参考

時系列モデラー | fitrnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | fitcnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | trainnet | trainingOptions | dlnetwork

トピック

• Training Neural Networks with Tabular Data
• Training Neural Networks with Time Series Data
• レガシ ニューラル ネットワーク コードの dlnetwork ワークフローへの移行