将数据集划分为训练集和测试集时,什么是'holdout'测试
时间: 2023-06-23 21:10:16 浏览: 59
'Holdout'测试是将原始数据集随机分成两个互斥的子集,一个用于训练模型,另一个用于测试模型的性能。通常,大部分数据集被用于训练,而剩下的一小部分用于测试。这个方法被称为'holdout'测试,因为测试数据集被“保留”不参与模型的训练过程,直到模型的训练完成后才进行测试。这种方法可以有效地评估模型的泛化能力,并防止过度拟合。
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matlab将table数据划分为训练集和测试集
可以使用MATLAB中的`cvpartition`函数将表格数据划分为训练集和测试集。该函数可以根据指定的分割方法将数据集分为训练集和测试集。
以下是一个示例代码,将table数据集按照70%的比例划分为训练集和30%的比例划分为测试集:
```matlab
% 读取数据集
data = readtable('data.csv');
% 随机分割数据集为训练集和测试集
c = cvpartition(size(data,1),'HoldOut',0.3);
idx_train = training(c);
idx_test = test(c);
% 获取训练集和测试集
data_train = data(idx_train,:);
data_test = data(idx_test,:);
```
在上面的代码中,`data.csv`是包含原始数据的文件名,可以根据实际情况进行修改。`cvpartition`函数使用了`HoldOut`分割方法,其中0.3表示测试集占原始数据集的30%,70%的数据将被用作训练集。
最后,可以通过`idx_train`和`idx_test`,将原始数据集中对应位置的数据划分为训练集和测试集。
matlab中将数据随机分组为测试集和训练集
在MATLAB中可以使用`cvpartition`函数将数据随机分成训练集和测试集。
具体步骤如下:
1. 定义数据集:将数据存储在数组或表格中。
2. 创建一个cvpartition对象,该对象将数据集划分为训练集和测试集。`cvpartition`函数有多种选项可供选择,例如“Holdout”(分成训练集和测试集),“Kfold”(k折交叉验证)等。
3. 使用cvpartition对象的train和test方法将数据集分为训练集和测试集。
示例代码如下:
```matlab
% 假设数据集存储在名为data的表格中,其中第一列是标签。
data = readtable('data.csv');
% 将数据集随机分成训练集和测试集。
cv = cvpartition(data.Label,'Holdout',0.3); % 30%的数据用于测试集。
train_data = data(cv.training,:);
test_data = data(cv.test,:);
```
在以上示例中,我们使用“Holdout”方法将数据集分成训练集和测试集。30%的数据用于测试集。`cvpartition`方法的第一个参数是数据集的标签列,第二个参数是分割方法,“Holdout”表示将数据集分成训练集和测试集。最后一个参数是测试集占比。`cv.training`和`cv.test`方法将数据集分成训练集和测试集。