randsample随机选择样本的matlab代码
时间: 2023-11-02 12:04:55 浏览: 45
`randsample`函数可以用于在给定的样本中随机选择指定数量的样本。以下是一个示例代码:
假设有一个样本矩阵 `X` 和标签向量 `y`,需要随机选择其中的 `batch_size` 个样本进行训练。
```matlab
batch_size = 32; % 每个batch的样本数
m = size(X, 1); % 总样本数
batch_idx = randsample(m, batch_size); % 随机选择batch_size个样本的索引
X_batch = X(batch_idx, :); % 选择出batch_size个样本
y_batch = y(batch_idx); % 对应的标签向量
```
其中,`randsample(m, batch_size)`函数会从 `1` 到 `m` 中随机选择 `batch_size` 个整数作为样本的索引。然后,通过这些索引可以选出对应的样本和标签向量。
相关问题
randsample函数matlab
randsample函数是MATLAB中用于从一个给定的样本集合中随机抽取k个元素的函数。它的语法如下:
```matlab
Y = randsample(X, k)
```
其中,X是一个向量,表示样本集合;k是一个正整数,表示需要抽取的元素个数;Y是一个向量,表示抽取出的k个元素。
需要注意的是,randsample函数可以接受一个可选的第三个参数,用于指定抽取时是否允许重复抽取。如果设置为true(默认值),则可以重复抽取同一个元素;如果设置为false,则不会重复抽取同一个元素。例如:
```matlab
Y = randsample(X, k, false)
```
表示不允许重复抽取元素。
除了以上语法外,randsample函数还支持其他一些变体形式,可以通过查阅MATLAB文档来了解更多信息。
基于cart决策树的随机森林回归算法matlab代码
随机森林是现代机器学习中一个常用且强大的算法,它可以用于分类和回归问题。下面是基于cart决策树的随机森林回归算法的MATLAB代码:
```matlab
%% 导入数据
load housing
%% 随机森林回归算法
rng(1); % 控制随机数生成器的状态,以确保结果可重复
numTrees = 100; % 森林中树的数量
M = round(size(trainData,1)/3); % 每棵树使用的样本数量
N = size(trainData,2); % 样本特征数量
Nsplit = 20; % 每个节点的最大分裂次数
tree = cell(numTrees,1); % 存储每棵树的数据结构
for i = 1:numTrees
% 随机抽取M个样本
idx = randsample(size(trainData,1), M, true);
data = trainData(idx,:);
% 随机抽取Nsplit个特征
vars = randsample(N, Nsplit, true);
% 构建树
tree{i} = fitrtree(data(:,vars), data(:,end),'MinLeafSize',5);
end
% 测试
testLabels = zeros(size(testData,1),numTrees);
for i = 1:numTrees
% 对每棵树进行预测
testLabels(:,i) = predict(tree{i}, testData(:,vars));
end
% 每棵树的预测值求平均得出最终预测值
finalPrediction = mean(testLabels,2);
mse = sum((finalPrediction - testLabels(:,end)).^2)/size(testData,1);
fprintf('Mean Squared Error = %.2f\n',mse);
% 画出第一棵树
view(tree{1},'Mode','graph');
```
代码的注释已经非常详细,这里只是简单说明一下算法的流程。首先,随机抽取M个样本和Nsplit个特征,使用这两个随机样本集合构建一棵决策树。随机抽取数据和特征是随机森林的核心之一,它可以避免决策树算法中过拟合的问题。重复上述过程100次,就得到了100棵树。对测试集合中的每个样本,将它们送入这100棵树中,每棵树都会输出一个预测值。将这些预测值求平均,就得到了最终的预测值。最后,计算预测值与真实值之间的均方误差。如果需要,可以使用MATLAB自带的`view`函数画出一棵树的结构。