在matlab中如何知道校正集和验证集以及预测集中中的数据对应原始数据的编号

在MATLAB中，当你对数据进行分割，通常会将数据分为训练集、验证集和测试集（而不是预测集，一般我们会说测试集）。如果你想了解每个集合中数据点对应的原始数据编号，这通常涉及到数据预处理和划分步骤。以下是一个基本的流程：

1. **加载数据**：
使用`load`函数或其他合适的方式读取你的数据文件，比如`.mat`或`.csv`等。

data = load('your_data_file.mat'); % 替换为实际文件名

2. **随机划分**：
可能你会使用`cvpartition`函数从所有数据中创建划分，例如50%用于训练，25%用于验证，剩下的25%用于测试。

c = cvpartition(size(data, 1), 'HoldOut', 0.5); % 50%训练，50%剩余
idx_train = training(c);
idx_val = test(c); % 验证集
idx_test = ~idx_train & ~idx_val; % 测试集

3. **获取原始索引**：
分别使用`find`函数获取每个集合中的行索引：

orig_idx_train = find(idx_train);
orig_idx_val = find(idx_val);
orig_idx_test = find(idx_test);

4. **保存或记录**：
为了后续参考，你可以将这些索引存储在一个结构体或矩阵中，或者直接在脚本中记录下来。

请注意，如果你的数据已经按照某种规则（如时间序列、空间位置等）进行了排序或标记，你需要根据具体情况进行调整。如果数据没有明确的顺序，上述步骤应该能满足大部分情况。