matlab u-net 训练集 验证集 测试集

在使用 MATLAB 的 U-Net 进行图像分割时，需要将数据集分成训练集、验证集和测试集。以下是一些常规的方法：

1. 随机分割：将数据集随机分成训练集、验证集和测试集。通常采用 60/20/20 的比例，即将数据集分成 60% 的训练集、20% 的验证集和 20% 的测试集。

2. K 折交叉验证：将数据集分成 K 份，其中 K-1 份作为训练集，1 份作为验证集，多次重复这个过程，最后得到的平均结果作为模型的性能指标。

3. 时间序列分割：对于时间序列数据，可以将前 70% 的数据作为训练集，中间 10% 的数据作为验证集，后 20% 的数据作为测试集。

在 MATLAB 中，可以使用 `imds = imageDatastore(folderPath)` 创建一个图像数据存储器，然后使用 `splitEachLabel` 函数将数据集分成训练集、验证集和测试集。例如：

imds = imageDatastore('path_to_images');
[imdsTrain,imdsValidation,imdsTest] = splitEachLabel(imds,0.6,0.2,0.2,'randomized');

这个例子将数据集随机分成了 60% 的训练集、20% 的验证集和 20% 的测试集。