splitEachLabel函数用法
时间: 2023-10-21 15:14:40 浏览: 80
splitEachLabel函数是MATLAB中的一个函数,用于将数据集按照标签进行划分。其语法如下:
```
[trainInd,valInd,testInd] = splitEachLabel(ds,trainSize,valSize,testSize)
```
其中,ds是一个数据集对象,trainSize、valSize和testSize分别是训练集、验证集和测试集的大小,可以使用以下三种形式之一:
- 一个介于0和1之间的数,表示每个标签的样本在训练集、验证集和测试集中的占比。
- 一个整数,表示每个标签在训练集、验证集和测试集中的样本数。
- 一个长度为3的向量,分别表示每个集合中的样本数。
函数的输出包括三个索引向量:trainInd、valInd和testInd,分别表示训练集、验证集和测试集中的样本在原始数据集中的索引。
例如,以下代码将一个数据集对象按照标签划分为训练集、验证集和测试集,每个标签的样本在三个集合中的占比分别为0.6、0.2和0.2:
```
load fisheriris
ds = dataset(meas,species);
[trainInd,valInd,testInd] = splitEachLabel(ds,0.6,0.2,0.2);
```
在这个例子中,函数将数据集ds按照标签划分为了三个集合,并返回了每个集合中的样本在原始数据集中的索引。
相关问题
MATLAB的splitEachLabel使用方法
`splitEachLabel` 是 MATLAB 中用于划分数据集的函数,它可以将数据集划分为训练集和测试集。划分方式是按照标签来划分的,即每个标签下的数据都会被划分到相同的数据集中。
下面是 `splitEachLabel` 的一般用法:
```matlab
[imdsTrain,imdsTest] = splitEachLabel(imds,splitRatio)
```
其中,`imds` 是一个 `ImageDatastore` 对象,表示包含图像数据的数据集。`splitRatio` 是一个介于 0 和 1 之间的数值,表示将数据集划分为训练集和测试集的比例。`imdsTrain` 和 `imdsTest` 分别是训练集和测试集的 `ImageDatastore` 对象。
例如,如果你想将数据集划分为 60% 的训练集和 40% 的测试集,可以使用以下代码:
```matlab
imds = imageDatastore('path_to_images');
[imdsTrain,imdsTest] = splitEachLabel(imds,0.6);
```
这样,`imdsTrain` 中包含 60% 的数据,`imdsTest` 中包含 40% 的数据,且它们都按照标签来划分。
另外,`splitEachLabel` 还有其他选项可以使用,例如可以指定随机数种子 `rng`,以确保每次划分的结果都相同。具体使用方法可以参考 MATLAB 的官方文档。
splitEachLabel
splitEachLabel函数是Matlab中ImageDatastore对象的一个对象函数,用于将数据集按照标签进行拆分。它的用法如下[^1]:
1. 拆分为两个数据集:
```matlab
[imds1, imds2] = splitEachLabel(imds, p)
```
其中,imds是原始的ImageDatastore对象,p是一个介于0和1之间的数,表示拆分后imds1的比例,imds2的比例为1-p。
2. 拆分为多个数据集:
```matlab
[imds1, ..., imdsM] = splitEachLabel(imds, p1, ..., pN)
```
其中,imds是原始的ImageDatastore对象,p1, ..., pN是介于0和1之间的数,表示拆分后每个imds的比例。
这样,通过splitEachLabel函数可以方便地将数据集按照标签进行拆分,以便进行训练和测试等任务。