为什么没有划分训练集和测试集

非常抱歉，我之前的回答有误。在实际使用中，我们需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便在训练时评估模型的性能。以下是一个划分数据集并使用 LSTM 模型进行训练和测试的示例代码：

% 加载数据集
load('lstm_data.mat');
X = data(:, 1:end-1)';
Y = categorical(data(:, end));

% 划分数据集
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(X,2),0.7,0.15,0.15);
XTrain = X(:, trainInd);
YTrain = Y(trainInd);
XValidation = X(:, valInd);
YValidation = Y(valInd);
XTest = X(:, testInd);
YTest = Y(testInd);

% 构建 LSTM 模型
numFeatures = size(XTrain, 1); % 特征数
numHiddenUnits = 100; % 隐藏层单元数
numClasses = numel(categories(Y)); % 分类数
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 训练模型
maxEpochs = 50; % 最大训练轮数
miniBatchSize = 64; % 每个迭代的数据量
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',maxEpochs, ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'ValidationData',{XValidation,YValidation}, ...
    'ExecutionEnvironment','auto', ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

% 测试模型
YPred = classify(net,XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);
disp("测试集分类准确率为 " + accuracy*100 + "%")

这段代码将数据集划分为训练集、验证集和测试集，使用 `dividerand` 函数实现。其中，第一个参数是数据集大小，第二个参数是训练集占比，第三个参数是验证集占比，第四个参数是测试集占比。在训练模型时，使用 `ValidationData` 选项将验证集传递给 `trainNetwork` 函数。在测试模型时，使用测试集对训练好的 LSTM 模型进行评估。