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dividerand

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

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。

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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

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分割するターゲットの数。スカラーとして指定します。

学習用のベクトルの比率。スカラーとして指定します。

検証用のベクトルの比率。スカラーとして指定します。

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

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学習インデックス。行ベクトルとして返されます。

検証インデックス。行ベクトルとして返されます。

テスト インデックス。行ベクトルとして返されます。

詳細

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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