dividerand

임의의 인덱스를 사용하여 목표값을 3개의 세트로 나누기

구문

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

설명

[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(Q,trainRatio,valRatio,testRatio)는 나눌 목표값의 개수, 훈련에 사용할 벡터의 비율, 검증에 사용할 벡터의 비율, 테스트에 사용할 벡터의 비율을 받고, 훈련 인덱스, 검증 인덱스, 테스트 인덱스를 반환합니다.

예제

'dividerand' 함수를 사용하여 훈련 인덱스, 검증 인덱스, 테스트 인덱스 가져오기

이 예제에서는 dividerand 함수를 사용하여 훈련 인덱스, 검증 인덱스, 테스트 인덱스를 가져오는 방법을 보여줍니다.

3000개의 샘플을 훈련용으로 60%, 검증용으로 20%, 테스트용으로 20% 비율로 나눕니다.

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

입력 인수

Q — 목표값의 개수

스칼라

나눌 목표값의 개수로, 스칼라로 지정됩니다.

trainRatio — 훈련 비율

0.7 (디폴트 값) | 스칼라

훈련에 사용할 벡터의 비율로, 스칼라로 지정됩니다.

valRatio — 검증 비율

0.15 (디폴트 값) | 스칼라

검증에 사용할 벡터의 비율로, 스칼라로 지정됩니다.

testRatio — 테스트 비율

0.15 (디폴트 값) | 스칼라

테스트에 사용할 벡터의 비율로, 스칼라로 지정됩니다.

출력 인수

trainInd — 훈련 인덱스

벡터

훈련 인덱스로, 행 벡터로 반환됩니다.

valInd — 검증 인덱스

벡터

검증 인덱스로, 행 벡터로 반환됩니다.

testInd — 테스트 인덱스

벡터

테스트 인덱스로, 행 벡터로 반환됩니다.

세부 정보

신경망 사용

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

net.divideFcn
net.divideParam
net.divideMode

버전 내역

R2008a에 개발됨

참고 항목

divideblock | divideind | divideint | dividetrain