divideind

R2026b

（即将删除）使用指定索引将目标分为三组

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以后的版本中将会删除 divideind。有关详细信息，请参阅将旧版神经网络代码转移到 dlnetwork 工作流。

有关更新代码的建议，请参阅版本历史记录。

语法

[trainInd,valInd,testInd] = divideind(Q,trainInd,valInd,testInd)

描述

[trainInd,valInd,testInd] = divideind(Q,trainInd,valInd,testInd) 根据提供的索引将目标分为三组：训练、验证和测试。它实际上返回的索引与作为参量接收到的索引相同；其目的是允许手动设置用于网络训练、验证和测试的索引。

索引在删除任何大于 Q 的索引后返回。请注意，1:Q 范围内的一些索引可能不会分配给三个组中的任何一个，并且不应在多个组中使用相同的索引。

示例

示例

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此示例说明了如何使用网络的指定索引将采样分为三组。

将 20 个采样分为训练、验证和测试索引，因此实际上只使用 16 个采样。

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

此代码说明了如何确保网络在训练时执行相同类型的数据划分：

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

输入参数

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要划分的目标数量，指定为标量。

训练索引，指定为一个 1xQ 向量。

验证索引，指定为一个 1xQ 向量。

测试索引，指定为一个 1xQ 向量。

输出参量

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训练索引，以向量形式返回。

验证索引，以向量形式返回。

测试索引，以向量形式返回。

详细信息

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版本历史记录

在 R2008a 中推出

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另请参阅

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