input_data 是形状为 (6, 10) 的矩阵（6个样本，每个样本有10个特征），而 output_data 是形状为 (1, 10) 的单个样本。如何应用train_test_split 函数划分为训练集和测试集？请写出代码

当你有 `input_data` 和 `output_data` 分别对应输入特征和目标输出，你可以使用 `sklearn.model_selection.train_test_split` 函数来划分为训练集和测试集。假设你是用 `numpy` 数据处理，并且 `output_data` 只有一个样本，这是因为回归任务通常需要所有输入样本对应的输出。下面是一个例子：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你的 data 是这样的
input_data = np.random.rand(6, 10)  # 6个样本，每样本10维特征
output_data = np.random.rand(1, 10)   # 单一样本，10维目标

# 划分训练集和测试集，一般我们假设输出不需要拆分，保持一致
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(input_data, output_data, test_size=0.2, random_state=42)

# 这里 `X_train` 是形状 (4.8, 10) 的训练集输入特征，`y_train` 是形状 (4.8, 10) 的训练集输出（因为只有一个样本）
# `X_test` 是形状 (1.2, 10) 的测试集输入特征，`y_test` 是形状 (1.2, 10) 的测试集输出（同样因为只有一个样本）

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将数据导入matlab之中，可以得到input和output的数据其中input数据是2000*2的矩阵，output数据是1*2000的矩阵。将input数据和output数据按照取10%的数据用来做测试集，因此将input数据分为两份其中一份为训练集input_train，另一部分为测试集input_test，训练集的样本量为1800*2，测试集的样本量为200*2。同理output数据也要分成两份，一份为训练集output_train，一份为测试集output_test，训练集的样本量为1*1800，测试集的样本量为1*200。同时需要将input的训练集和测试集数据进行转置，使其能够通过神经网络训练。将转置完的input数据和output数据中的训练集进行归一化，即通过最大最小值方法将其以上数据化为[0,1]之间得到input的训练集和测试集inputn，inputn_test，output的训练集和测试集outputn，outputn_test。

好的，您的问题是如何将数据分为训练集和测试集，并对其进行归一化处理。以下是可以使用的MATLAB代码：

% 导入数据
data = load('data.mat');
input = data.input;
output = data.output;

% 将数据随机分为训练集和测试集
[trainInd,testInd] = dividerand(size(input,2),0.9,0.1);
input_train = input(:,trainInd);
input_test = input(:,testInd);
output_train = output(:,trainInd);
output_test = output(:,testInd);

% 转置input的训练集和测试集数据
input_train_t = input_train.';
input_test_t = input_test.';

% 归一化处理
input_min = min(input_train,[],2);
input_max = max(input_train,[],2);
inputn_train = (input_train - input_min) ./ (input_max - input_min);
inputn_test = (input_test - input_min) ./ (input_max - input_min);

output_min = min(output_train,[],2);
output_max = max(output_train,[],2);
outputn_train = (output_train - output_min) ./ (output_max - output_min);
outputn_test = (output_test - output_min) ./ (output_max - output_min);

这里使用`dividerand`函数将数据随机分为训练集和测试集。然后，将输入数据转置，以便于通过神经网络训练。最后，使用最大最小值方法将数据归一化为[0,1]范围内的值。

for input_num in range(train_x.shape[0]): input_x = np.zeros(input_kernel) for input_for_hid_num in range(hid_kernel): if(input_for_hid_num == 0): input_x = train_x.iloc[input_num].T else: input_x = np.hstack([input_x, train_x.iloc[input_num].T]) hid_temp = fit_w * input_x hid_result = np.zeros(hid_kernel) for hid_num in range(hid_kernel): hid_result[hid_num] = relu(np.sum(hid_temp[hid_num * input_kernel : (hid_num * input_kernel) + input_kernel]) + fit_wbias[hid_num]) output_temp = fit_v * hid_result data_result[input_num] = np.sum(output_temp + fit_vbias)

这段代码是模型的前向传播过程，用于计算模型对训练集中每个样本的预测结果。具体来说，代码对于每个样本，首先定义一个长度为input_kernel的全0数组input_x，用于存储输入层的值。然后，对于隐层中的每个神经元，将输入层和当前样本的特征进行拼接，得到长度为input_kernel * hid_kernel的hid_temp向量，然后对每个神经元的输入进行Relu激活函数处理，得到长度为hid_kernel的hid_result向量，表示隐层的输出。接着，将hid_result向量和fit_v参数进行矩阵相乘，得到长度为output_kernel的output_temp向量，表示输出层的输入。最后，将output_temp向量加上fit_vbias参数，得到模型对当前样本的预测结果。预测结果保存在data_result数组中。这个过程将对训练集中每个样本都进行一次，从而得到模型在训练集上的预测结果。