解释NN=length(dataX); t=ceil(NN*0.80); idx=randperm(NN,NN); input_train=input(:,idx(1:t)); input_train=input_train+0.3*rands(3,540); input_test=input(:,idx(t+1:end)); output_train=output(:,idx(1:t)); output_test=output(:,idx(t+1:end));
时间: 2023-06-06 15:07:55 浏览: 43
这段代码是将数据分成训练集和测试集。length(dataX)是数据的总长度,ceil(NN*0.80)取的是80%的数据作为训练集。然后使用randperm函数将数据随机排列,并且用idx来保存这个排列。最后根据idx将数据分成训练集和测试集,并且对训练集进行了一些随机扰动。
相关问题
x_train = dataX[:train_size,:].reshape(-1,timestep,input_size)
这是一个将 dataX 的前 train_size 行数据按照 timestep 和 input_size 的形状进行重塑的代码。其中,train_size 表示训练集的大小,timestep 表示时间步长,input_size 表示输入数据的维度。
train_size = int(np.round(0.8*dataX.shape[0]))
这是一个编程类的问题,可以回答。这段代码的作用是将数据集的80%作为训练集,20%作为测试集。其中,dataX是数据集的特征矩阵,shape[0]表示数据集的样本数。np.round()函数是四舍五入函数,int()函数是取整函数。