% 划分训练集和测试集 trainRatio = 0.8; % 训练集占比 numSequences = size(result,1)/30; % 序列数 numTrainSequences = floor(numSequences * trainRatio); % 训练集序列数 numTestSequences = numSequences - numTrainSequences; % 测试集序列数 % % 随机打乱数据 % idx = randperm(numSequences); % data = data((idx-1)*30+1:idx*30,:); % 划分训练集和测试集 trainData = result(1:numTrainSequences*30,:); testData = result(numTrainSequences*30+1:end,:); trainLabels = trainData(:,end); % 训练集标签 testLabels = testData(:,end); % 测试集标签 trainData = trainData(:,1:end-1); % 去掉训练集标签 testData = testData(:,1:end-1); % 去掉测试集标签 % 数据归一化 [trainData, mu, sigma] = zscore(trainData); % 训练集归一化 testData = (testData - repmat(mu,size(testData,1),1))./repmat(sigma,size(testData,1),1); % 测试集归一化 % 将数据转换为三维张量 trainData = reshape(trainData,[numTrainSequences,30,10]); % 训练集转换为三维张量 testData = reshape(testData,[numTestSequences,30,10]); % 测试集转换为三维张量,报错:错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一,以自动计算该维度的适当大小。
时间: 2024-04-06 08:35:10 浏览: 14
这个错误提示是因为你在使用reshape函数时,输入的维度和元素数不匹配。可以尝试使用[]自动计算适当的大小,例如将测试集转换为三维张量的代码改为:
testData = reshape(testData,[],30,10);
这样就可以自动计算第一维的大小,使得元素数与原始数据一致,从而避免了报错。
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将时间序列数据划分为训练集和测试集,并分batch_size
要将时间序列数据划分为训练集和测试集,并分批次(batch),可以使用`torch.utils.data.Dataset`和`torch.utils.data.DataLoader`类来进行操作。
以下是一个示例:
```python
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
# 自定义时间序列数据集类
class TimeSeriesDataset(Dataset):
def __init__(self, data, window_size):
self.data = data
self.window_size = window_size
def __len__(self):
return len(self.data) - self.window_size + 1
def __getitem__(self, index):
window = self.data[index:index+self.window_size]
target = self.data[index+self.window_size]
return window, target
# 创建时间序列数据
data = range(100)
# 指定窗口大小和批次大小
window_size = 10
batch_size = 5
# 将数据转换为时间序列数据集
dataset = TimeSeriesDataset(data, window_size)
# 划分训练集和测试集
train_size = int(0.8 * len(dataset))
test_size = len(dataset) - train_size
train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size])
# 创建数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
# 遍历每个批次数据
for batch in train_loader:
print(batch)
```
在这个示例中,我们首先创建了一个自定义的时间序列数据集类`TimeSeriesDataset`,该类继承自`torch.utils.data.Dataset`。在数据集类中,我们实现了`__len__()`和`__getitem__()`两个方法,分别用于返回数据集的长度和获取指定索引处的数据窗口和目标值。
然后,我们创建了一个包含100个时间序列数据的数据集,并将其转换为时间序列数据集`dataset`。
接下来,我们使用`torch.utils.data.random_split()`函数将数据集划分为训练集和测试集,其中80%的数据用于训练集,20%的数据用于测试集。
然后,我们使用`DataLoader`类创建训练集和测试集的数据加载器`train_loader`和`test_loader`,其中指定了批次大小为5,并设置了相应的shuffle参数。
最后,我们使用`for`循环遍历训练集数据加载器中的每个批次,并打印出来。
运行代码后,将会得到按照指定批次大小划分的训练集数据批次。你可以根据需要调整窗口大小和批次大小,并对测试集数据加载器进行相同的操作。
划分训练集测试集,数据归一化的代码呢
好的,以下是MATLAB代码示例,包括了数据划分、归一化等操作:
```
% 读取数据矩阵
data = load('data.mat'); % 假设数据矩阵保存在data.mat文件中
% 划分训练集和测试集
trainRatio = 0.8; % 训练集占比
numSequences = size(data,1)/30; % 序列数
numTrainSequences = floor(numSequences * trainRatio); % 训练集序列数
numTestSequences = numSequences - numTrainSequences; % 测试集序列数
% 随机打乱数据
idx = randperm(numSequences);
data = data((idx-1)*30+1:idx*30,:);
% 划分训练集和测试集
trainData = data(1:numTrainSequences*30,:);
testData = data(numTrainSequences*30+1:end,:);
trainLabels = trainData(:,end); % 训练集标签
testLabels = testData(:,end); % 测试集标签
trainData = trainData(:,1:end-1); % 去掉训练集标签
testData = testData(:,1:end-1); % 去掉测试集标签
% 数据归一化
[trainData, mu, sigma] = zscore(trainData); % 训练集归一化
testData = (testData - repmat(mu,size(testData,1),1))./repmat(sigma,size(testData,1),1); % 测试集归一化
```
其中,zscore函数可以实现标准化,即将数据矩阵每一列减去该列的均值,再除以该列的标准差,从而将数据归一化为均值为0,标准差为1的分布。最后,训练集的均值和标准差可以保存下来,以便在实际使用模型时对新数据进行归一化。