test = (indices == i); train = ~test;解释这段代码

这段代码是在使用布尔索引进行数据分割操作。

- `test = (indices == i)` 是一个条件表达式，它将判断索引数组 `indices` 中的每个元素是否等于变量 `i` 的值，并将结果赋值给变量 `test`。它返回一个布尔值数组，其中每个元素表示对应索引位置上的元素是否等于 `i`。

- `train = ~test` 是对变量 `test` 进行按位取反操作，得到一个新的布尔值数组，并将结果赋值给变量 `train`。这意味着 `train` 中的每个元素都与 `test` 中相应位置上的元素相反，即对应位置上的元素不等于 `i`。

这段代码通常用于根据条件对数据进行分割，将满足条件的数据划分为测试集（`test`）并将不满足条件的数据划分为训练集（`train`）。

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indices=crossvalind('Kfold',par(1:size(par,1),size(par,2)),10); cp = classperf(label); for i = 1:10 label_test=[]; test = (indices == i); train = ~test; [label_test,~, ~] = fknn(par(train,:), label(train),par(test,:), label_test, 1, 0, true); classperf(cp,label_test,test); correct_rate=[correct_rate,cp.CorrectRate];

这是一个使用10折交叉验证的fknn分类器的代码，它将数据集分成10个部分，每次使用其中9个部分进行训练，然后使用剩下的1个部分进行测试，最终计算10次测试的正确率并返回一个正确率向量"correct_rate"。其中，"par"是特征矩阵，"label"是标签向量，"fknn"是一个k近邻分类器函数，它的参数依次为：训练特征矩阵、训练标签向量、测试特征矩阵、测试标签向量、k值、是否加权、是否输出调试信息。"classperf"是一个性能评估对象，用于计算分类器的性能指标，如正确率、灵敏度、特异度等。在每次循环中，它会将测试结果添加到"classperf"对象中，并计算出一个正确率值。最后，将这个正确率值添加到"correct_rate"向量中，以便后续分析。

# Splitting training data into train & dev sets # if mode == 'train': # indices = [i for i in range(len(data)) if i % 10 != 0] # elif mode == 'dev': # indices = [i for i in range(len(data)) if i % 10 == 0] #baseline上面这段代码划分训练集和测试集按照顺序选择数据，可能造成数据分布问题，我改成随机选择 indices_tr, indices_dev = train_test_split([i for i in range(data.shape[0])], test_size = 0.1, random_state = 0) if self.mode == 'train': indices = indices_tr elif self.mode == 'dev': indices = indices_dev # Convert data into PyTorch tensors self.data = torch.FloatTensor(data[indices]) self.target = torch.FloatTensor(target[indices])

这部分代码用于将训练数据划分为训练集和开发集。原来的代码是根据数据的顺序进行划分，可能会导致数据分布不均匀的问题。现在改成了随机选择数据进行划分，使用了train_test_split函数从范围为0到数据长度的列表中随机选择一定比例的索引，其中的10%作为开发集，而剩下的90%作为训练集。

然后，将选择的数据转换为PyTorch的FloatTensor类型，并分别赋值给self.data和self.target。