构建训练数组与验证数组的代码
时间: 2023-10-07 13:13:28 浏览: 37
构建训练数组和验证数组的具体代码实现需要根据具体的应用场景和数据格式进行编写。以下提供两种常见的情况的代码实现,供参考:
1. 图像分类任务中,使用`ImageDatastore`来加载图像数据,然后按比例划分为训练集和验证集:
```matlab
% 加载图像数据集
imageDir = fullfile('path_to_image_folder');
imds = imageDatastore(imageDir, 'IncludeSubfolders',true, 'LabelSource','foldernames');
% 划分训练集和验证集
[trainImgs, valImgs] = splitEachLabel(imds, 0.8, 'random');
```
其中,`splitEachLabel`函数将每个标签下的数据按指定比例划分为训练集和验证集。
2. 文本分类任务中,使用`textdata`和`numdata`两个矩阵分别存储文本和对应的标签,然后按比例划分为训练集和验证集:
```matlab
% 加载文本和标签数据
textData = readtable('path_to_text_file'); % 读取文本数据
numData = table2array(readtable('path_to_label_file')); % 读取标签数据
% 划分训练集和验证集
[trainText, trainLabels, valText, valLabels] = splitData(textData, numData, 0.8);
function [trainText, trainLabels, valText, valLabels] = splitData(textData, numData, ratio)
% 将数据按指定比例划分为训练集和验证集
numSamples = size(textData, 1);
indices = randperm(numSamples);
trainSize = round(numSamples * ratio);
trainIndices = indices(1:trainSize);
valIndices = indices(trainSize+1:end);
trainText = textData(trainIndices, :);
trainLabels = numData(trainIndices, :);
valText = textData(valIndices, :);
valLabels = numData(valIndices, :);
end
```
以上代码仅供参考,具体实现需要根据具体情况进行调整。