一共有六种标签的样本,每种标签的样本随机取出百分之70作为训练集,剩下作为测试集的matlab代码
时间: 2023-05-29 15:03:47 浏览: 75
假设有六种标签的样本,分别为label1、label2、label3、label4、label5、label6,每种标签的样本数量为n1、n2、n3、n4、n5、n6。则可以按照以下步骤划分训练集和测试集:
1. 将每种标签的样本随机打乱,以保证训练集和测试集的随机性。
2. 对于每种标签的样本,取前70%作为训练集,剩下的30%作为测试集。假设训练集和测试集的数量分别为n_train1、n_test1、n_train2、n_test2、n_train3、n_test3、n_train4、n_test4、n_train5、n_test5、n_train6、n_test6。
3. 将所有训练样本和测试样本合并,打乱顺序,确保不同标签之间的样本顺序不同。
4. 将训练集和测试集保存到不同的矩阵中,方便后续使用。
下面是一个实现以上步骤的Matlab代码:
```
% 假设有六种标签的样本,分别为label1、label2、label3、label4、label5、label6
% n1、n2、n3、n4、n5、n6表示每种标签的样本数量
% 打乱每种标签的样本
label1 = label1(randperm(n1), :);
label2 = label2(randperm(n2), :);
label3 = label3(randperm(n3), :);
label4 = label4(randperm(n4), :);
label5 = label5(randperm(n5), :);
label6 = label6(randperm(n6), :);
% 划分训练集和测试集
n_train1 = round(0.7 * n1);
n_test1 = n1 - n_train1;
n_train2 = round(0.7 * n2);
n_test2 = n2 - n_train2;
n_train3 = round(0.7 * n3);
n_test3 = n3 - n_train3;
n_train4 = round(0.7 * n4);
n_test4 = n4 - n_train4;
n_train5 = round(0.7 * n5);
n_test5 = n5 - n_train5;
n_train6 = round(0.7 * n6);
n_test6 = n6 - n_train6;
% 合并所有样本并打乱顺序
all_samples = [label1; label2; label3; label4; label5; label6];
all_samples = all_samples(randperm(size(all_samples, 1)), :);
% 划分训练集和测试集
train_set = all_samples(1:n_train1+n_train2+n_train3+n_train4+n_train5+n_train6, :);
test_set = all_samples(n_train1+n_train2+n_train3+n_train4+n_train5+n_train6+1:end, :);
train_label = [ones(n_train1, 1); 2*ones(n_train2, 1); 3*ones(n_train3, 1); ...
4*ones(n_train4, 1); 5*ones(n_train5, 1); 6*ones(n_train6, 1)];
test_label = [ones(n_test1, 1); 2*ones(n_test2, 1); 3*ones(n_test3, 1); ...
4*ones(n_test4, 1); 5*ones(n_test5, 1); 6*ones(n_test6, 1)];
```
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