P_train = SampleEn(temp(1: 840), 1: 4)'; T_train = SampleEn(temp(1: 840), 5)'; M = size(P_train, 2); P_val = SampleEn(temp(841: 1080), 1: 4)'; T_val = SampleEn(temp(841: 1080), 5)'; O = size(P_val, 2); P_test = SampleEn(temp(1081: end), 1: 4)'; T_test = SampleEn(temp(1081: end), 5)'; N = size(P_test, 2); 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_val, ps_input); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); t_train = ind2vec(T_train); t_test = ind2vec(T_val); t_test = ind2vec(T_test); 建立模型 net = newff(p_train, t_train, 6); 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 100; % 最大迭代次数 net.trainParam.goal = 1e-6; % 目标训练误差 net.trainParam.lr = 0.01; % 学习率 训练网络 net = train(net, p_train, t_train); 仿真测试 t_sim1 = sim(net, p_train); tic t_sim2 = sim(net, p_test ); toc；如何让该模型进行验证集验证呢

要让该模型进行验证集验证，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用`sim()`函数对验证集数据进行仿真测试，得到预测结果。例如，使用以下代码对验证集数据进行仿真测试：

   t_sim_val = sim(net, p_val);

2. 对于分类问题，可以将预测结果转换为类别标签。可以使用`vec2ind()`函数将预测结果转换为类别索引。例如，使用以下代码将预测结果转换为类别索引：

   predicted_labels_val = vec2ind(t_sim_val);

3. 使用验证集的真实标签与预测结果进行比较，以评估模型的性能。可以使用各种指标（如准确率、精确率、召回率等）来评估模型的性能。例如，可以使用以下代码计算准确率：

   accuracy = sum(predicted_labels_val == T_val) / numel(T_val);

其中，`predicted_labels_val`是预测的类别索引，`T_val`是验证集的真实类别标签。

请注意，以上步骤仅适用于分类问题。如果您的问题是回归问题，则需要使用不同的评估指标来评估模型的性能。

相关问题

%% res=result %% 划分训练集与测试集 % temp=randperm(1046582); P_train=res(1:30:32340,1:18)'; T_train=res(1:30:32340,19)'; M=size(P_train,2); P_test=res(32340:30:end,1:18)'; T_test=res(32340:30:end,19)'; N=size(P_test,2); %% 数据归一化 [P_train,ps_input]=mapminmax(P_train,0,1); P_test=mapminmax('apply',P_test,ps_input); t_train=categorical(T_train)'; t_test=categorical(T_test); %% 数据平铺 P_train=double(reshape(P_train,18,1,1,M)); P_test=double(reshape(P_test,18,1,1,N)); %% 数据格式转换 for i=1:M p_train{i,1}=P_train(:,:,1,i); end for i=1:N p_test{i,1}=P_test(:,:,1,i); end %% 创建网络 layers=[... sequenceInputLayer(18) %输入层 lstmLayer(6,'OutputMode','last') %LSTM层 reluLayer %Relu激活层 fullyConnectedLayer(3) %全连接层 softmaxLayer %分类层 classificationLayer]; %% 参数设置 options=trainingOptions('adam',...%Adam梯度下降算法 'MiniBatchSize',100,... %批大小 'MaxEpochs',1000,... %最大迭代轮数 'InitialLearnRate',1e-2,... 'LearnRateSchedule','piecewise',... 'LearnRateDropFactor',0.1,... 'LearnRateDropPeriod',700,... 'Shuffle','every-epoch',... 'ValidationPatience',Inf,... 'Plots','training-progress',... 'Verbose',false); %% 训练模型 net=trainNetwork(p_train,t_train,layers,options);报错：Invalid training data. The output size (3) of the last layer does not match the number of classes of the responses (2).

根据报错信息，模型输出层的维度为3，而数据标签的类别数只有2。这意味着您的模型不适合处理这个问题，需要进行一些调整。

您可以将模型的输出层从3更改为2，以适应数据标签的类别数。请将以下代码行：

fullyConnectedLayer(3)      %全连接层

更改为：

fullyConnectedLayer(2)      %全连接层

然后再次运行您的训练代码，应该就可以解决这个问题了。

将这段matlab语言转为python语言：res = xlsread('C:\Users\yudegui\Desktop\任务3\jiangwei.xlsx'); %% 划分训练集和测试集 temp = 1:1:449919; P_train = res(temp(1: 349920), 1: 11)'; T_train = res(temp(1: 349920), 12)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(349920: end), 1: 11)'; T_test = res(temp(349920: end), 12)'; N = size(P_test, 2); %% 数据归一化 [P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); t_train = categorical(T_train)'; t_test = categorical(T_test )'; %% 数据平铺 % 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式 % 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构 % 但是应该始终和输入层数据结构保持一致 p_train = double(reshape(P_train, 11, 1, 1, M)); p_test = double(reshape(P_test , 11, 1, 1, N));

下面是将上述 Matlab 代码转换为 Python 代码的结果：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

# 读取Excel文件
res = pd.read_excel(r'C:\Users\yudegui\Desktop\任务3\jiangwei.xlsx')

# 划分训练集和测试集
temp = np.arange(1, 449920)

P_train = res.iloc[temp[:349920], :11].T.values
T_train = res.iloc[temp[:349920], 11].T.values
M = P_train.shape[1]

P_test = res.iloc[temp[349920:], :11].T.values
T_test = res.iloc[temp[349920:], 11].T.values
N = P_test.shape[1]

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))

P_train_scaled = scaler.fit_transform(P_train.T).T
P_test_scaled = scaler.transform(P_test.T).T

ps_input = scaler.get_params()

t_train = pd.get_dummies(T_train).T.values
t_test = pd.get_dummies(T_test).T.values

# 数据平铺
p_train = P_train_scaled.reshape(11, 1, 1, M).astype(float)
p_test = P_test_scaled.reshape(11, 1, 1, N).astype(float)

请确保在运行此代码之前已导入所需的库，并且确保 Excel 文件的路径是正确的。此外，我还假设 Excel 文件中的数据已经按照你的要求进行了排列。在 Python 中，我们使用 pandas 库来读取 Excel 文件，并且使用 sklearn 库中的 MinMaxScaler 类来进行数据归一化。最后，使用 numpy 库来进行数组的重塑操作。