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divideind

지정된 인덱스를 사용하여 목표값을 3개의 세트로 나누기

설명

예제

[trainInd,valInd,testInd] = divideind(Q,trainInd,valInd,testInd)는 제공된 인덱스를 사용하여 목표값을 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트와 같은 3개의 세트로 나눕니다. 이 함수는 사실 인수로 받은 것과 동일한 인덱스를 반환하는데, 이 함수의 목적은 신경망에서 훈련, 검증, 테스트에 사용할 인덱스가 수동으로 설정될 수 있도록 하는 것입니다.

인덱스는 Q보다 큰 모든 인덱스를 삭제한 후에 반환됩니다. 1:Q 범위에 있는 인덱스는 3개 세트 중 어디에도 할당되지 않을 수 있고 동일한 인덱스는 두 개 이상의 세트에서 사용되면 안 됩니다.

예제

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이 예제에서는 신경망에 대해 지정된 인덱스를 사용하여 샘플을 3개의 세트로 나누는 방법을 보여줍니다.

실제로 16개만 사용되도록 20개의 샘플을 훈련 인덱스, 검증 인덱스, 테스트 인덱스로 나눕니다.

[trainInd,valInd,testInd] = divideind(20,1:8,9:12,14:16)

이 코드는 신경망을 훈련시킬 때 같은 종류의 데이터 분할을 수행하도록 하는 방법을 보여줍니다.

net.divideFcn = 'divideind';
net.divideParam.trainInd = 1:8;
net.divideParam.valInd = 9:12;
net.divideParam.testInd= 14:16;

입력 인수

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나눌 목표값의 개수로, 스칼라로 지정됩니다.

훈련 인덱스로, 1×Q 벡터로 지정됩니다.

검증 인덱스로, 1×Q 벡터로 지정됩니다.

테스트 인덱스로, 1×Q 벡터로 지정됩니다.

출력 인수

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훈련 인덱스로, 벡터로 반환됩니다.

검증 인덱스로, 벡터로 반환됩니다.

테스트 인덱스로, 벡터로 반환됩니다.

세부 정보

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신경망 사용

다음은 train이 호출되었을 때 어떤 데이터 분할 함수를 사용할지, 이 함수의 파라미터가 무엇인지, 그리고 목표값의 어떤 측면을 나눌지를 정의하는 신경망 속성입니다.

net.divideFcn
net.divideParam
net.divideMode

버전 내역

R2008a에 개발됨