matlab数据准备:依次选择80%的年龄数据作为训练输入数据,剩下的20%作为测试输入数据。同样, 应选择80%的损耗数据作为训练输出数据,其余20%作为测试输出数据。

时间: 2023-11-28 16:50:17 浏览: 48
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matlab数据的读入和预处理

在 MATLAB 中,可以使用 `randperm` 函数来获取随机排列的索引,以划分训练集和测试集。下面是一个例子: 假设我们有两个变量 `age` 和 `loss`,分别表示年龄数据和损耗数据。我们希望将它们划分为训练集和测试集,其中训练集和测试集的大小比例为 8:2。代码如下: ```matlab % 获取数据的总数 n = length(age); % 随机生成索引 idx = randperm(n); % 计算划分点 split_point = round(0.8 * n); % 获取训练集和测试集的索引 train_idx = idx(1:split_point); test_idx = idx(split_point+1:end); % 使用索引获取训练集和测试集的数据 train_age = age(train_idx); train_loss = loss(train_idx); test_age = age(test_idx); test_loss = loss(test_idx); ``` 在上述代码中,我们首先使用 `randperm` 函数生成随机排列的索引 `idx`,然后计算出划分点 `split_point`,将索引划分为训练集和测试集的索引。最后,我们使用索引 `train_idx` 和 `test_idx` 分别获取训练集和测试集的数据,并将它们赋值给相应的变量。
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