matlab划分训练集验证和测试集代码

以下是 Matlab 中随机划分训练集、验证集和测试集的示例代码：

data = load('data.mat');
X = data.X;     % 特征数据
y = data.y;     % 目标变量数据

% 设置随机种子，确保每次运行生成的随机数相同
rng(1)

% 划分训练和测试集
[trainInd,testInd] = dividerand(size(X,2),0.7,0.3);

X_train = X(:,trainInd);     % 训练集特征数据
y_train = y(trainInd);       % 训练集目标变量数据
X_test = X(:,testInd);       % 测试集特征数据
y_test = y(testInd);         % 测试集目标变量数据

% 划分训练和验证集
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(X,2),0.6,0.2,0.2);

X_train = X(:,trainInd);     % 训练集特征数据
y_train = y(trainInd);       % 训练集目标变量数据
X_val = X(:,valInd);         % 验证集特征数据
y_val = y(valInd);           % 验证集目标变量数据
X_test = X(:,testInd);       % 测试集特征数据
y_test = y(testInd);         % 测试集目标变量数据

这段代码将数据集分为训练集、验证集和测试集，并做了随机划分。其中，`size(X,2)` 表示数据集大小，`0.7` 表示训练集占数据集的比例，`0.3` 表示测试集占数据集的比例；`0.6` 表示训练集占数据集的比例，`0.2` 表示验证集占数据集的比例，`0.2` 表示测试集占数据集的比例。可以根据实际情况修改这些比例。