MATLAB中如何将data中的数据80％作为训练集，20％作为测试集

可以使用MATLAB自带的函数`cvpartition`将数据集随机分成训练集和测试集。具体步骤如下：

1. 定义分割比例，本例中为80%的数据为训练集，20%的数据为测试集。

train_ratio = 0.8;
test_ratio = 1 - train_ratio;

2. 使用`cvpartition`函数将数据集分成训练集和测试集，其中`cv`为分割对象，`holdout`参数指定测试集的比例。

cv = cvpartition(size(data, 1), 'HoldOut', test_ratio);

3. 获取训练集和测试集的索引。

train_idx = cv.training;
test_idx = cv.test;

4. 根据索引获取训练集和测试集。

train_data = data(train_idx, :);
test_data = data(test_idx, :);

完整代码如下：

train_ratio = 0.8;
test_ratio = 1 - train_ratio;
cv = cvpartition(size(data, 1), 'HoldOut', test_ratio);
train_idx = cv.training;
test_idx = cv.test;
train_data = data(train_idx, :);
test_data = data(test_idx, :);

相关问题

matlab.随机选取12个维度的数据中的80%作为训练输入数据，其余20%作为测试输入数据 ,利用训练输入数据与KNN算法对分类模型进行训练

以下是一个简单的 Matlab 代码实现，用于从给定的数据中随机选择80%的数据作为训练输入数据，剩余20%的数据作为测试输入数据，并使用KNN算法对分类模型进行训练：

% 读取数据
data = load('data.mat'); % 假设数据存储在 data.mat 文件中

% 将数据分成训练集和测试集
n = size(data, 1); % 数据总数
train_ratio = 0.8; % 训练集占比
train_size = floor(n * train_ratio); % 训练集大小
train_indices = randsample(n, train_size); % 随机选择训练集索引
test_indices = setdiff(1:n, train_indices); % 测试集索引

train_data = data(train_indices, :); % 训练集数据
train_labels = data(train_indices, end); % 训练集标签
test_data = data(test_indices, :); % 测试集数据
test_labels = data(test_indices, end); % 测试集标签

% 使用KNN算法训练分类模型
k = 5; % 选择邻居数
model = fitcknn(train_data(:, 1:end-1), train_labels, 'NumNeighbors', k);

% 对测试集进行分类并计算准确率
predictions = predict(model, test_data(:, 1:end-1));
accuracy = sum(predictions == test_labels) / length(test_labels);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

这里假设数据存储在名为 `data.mat` 的文件中，其中每行代表一个数据样本，最后一列为标签。代码首先读取数据，然后使用 `randsample` 函数随机选择训练集和测试集的索引。然后，使用 `fitcknn` 函数训练KNN分类模型，并使用 `predict` 函数对测试集进行分类，最后计算分类准确率。

load ('D:\matlab1\mat\170.mat') X = data.X; % 特征数据 Y = data.Y; % 标签数据 % 数据预处理 X = zscore(X); % 对特征数据进行标准化处理 % 划分训练集和测试集 cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3); % 划分数据集，70%的数据用于训练，30%的数据用于测试 idx = cv.test; % 获取测试集索引 XTrain = X(~idx,:); % 训练集特征数据 YTrain = categorical(Y(~idx)); % 训练集标签数据 XTest = X(idx,:); % 测试集特征数据 YTest = categorical(Y(idx)); % 测试集标签数据未定义变量 "data" 或类 "data.X"。 出错 resnet_18 (line 7) X = data.X; % 特征数据

在这段MATLAB代码中，出现了变量未定义的错误，可能是因为变量没有被正确加载或定义。在这段代码中，需要确保以下变量已经被正确加载或定义：

1. `data.X`：特征数据。

2. `data.Y`：标签数据。

如果这些变量没有被正确加载或定义，可以尝试使用以下代码进行加载：

load('D:\matlab1\mat\170.mat'); 
X = double(XTrain)/255; % 获取训练集特征数据
Y = categorical(YTrain); % 获取训练集标签数据

% 数据预处理
X = zscore(X); % 对特征数据进行标准化处理

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(length(Y),'HoldOut',0.3); % 划分数据集，70%的数据用于训练，30%的数据用于测试
idx = cv.test; % 获取测试集索引
XTrain = X(~idx,:); % 训练集特征数据
YTrain = Y(~idx); % 训练集标签数据
XTest = X(idx,:); % 测试集特征数据
YTest = Y(idx); % 测试集标签数据

其中，`XTrain`和`YTrain`是从`.mat`文件中加载的训练集特征数据和标签数据，`X`和`Y`是为了方便数据预处理而定义的中间变量。然后对特征数据进行标准化处理，最后使用`cvpartition`函数将数据集划分为训练集和测试集，其中70%的数据用于训练，30%的数据用于测试。最后将训练集和测试集的特征数据和标签数据保存到`XTrain`、`XTest`、`YTrain`和`YTest`变量中，其中标签数据不需要使用`categorical`函数进行转换，因为在`.mat`文件中已经是分类数组的格式。