YTest = categorical(LabelTest);把YTest转换为普通数组

假设`categorical(LabelTest)`是将`LabelTest`转换为categorical类型的函数，则可以使用以下代码将其转换为普通数组：

import pandas as pd

# 假设 LabelTest 是一个列表或数组
LabelTest = [0, 1, 2, 1, 0, 2]
categorical_LabelTest = pd.Series(LabelTest).astype('category')
YTest = categorical_LabelTest.cat.codes

print(YTest)

这将输出一个普通数组，其中每个值对应于相应类别的编码。在这个例子中，输出的数组将是[0, 1, 2, 1, 0, 2]。

相关问题

load ('D:\matlab1\mat\170.mat') X = data.X; % 特征数据 Y = data.Y; % 标签数据 % 数据预处理 X = zscore(X); % 对特征数据进行标准化处理 % 划分训练集和测试集 cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3); % 划分数据集，70%的数据用于训练，30%的数据用于测试 idx = cv.test; % 获取测试集索引 XTrain = X(~idx,:); % 训练集特征数据 YTrain = categorical(Y(~idx)); % 训练集标签数据 XTest = X(idx,:); % 测试集特征数据 YTest = categorical(Y(idx)); % 测试集标签数据未定义变量 "data" 或类 "data.X"。 出错 resnet_18 (line 7) X = data.X; % 特征数据

在这段MATLAB代码中，出现了变量未定义的错误，可能是因为变量没有被正确加载或定义。在这段代码中，需要确保以下变量已经被正确加载或定义：

1. `data.X`：特征数据。

2. `data.Y`：标签数据。

如果这些变量没有被正确加载或定义，可以尝试使用以下代码进行加载：

load('D:\matlab1\mat\170.mat'); 
X = double(XTrain)/255; % 获取训练集特征数据
Y = categorical(YTrain); % 获取训练集标签数据

% 数据预处理
X = zscore(X); % 对特征数据进行标准化处理

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(length(Y),'HoldOut',0.3); % 划分数据集，70%的数据用于训练，30%的数据用于测试
idx = cv.test; % 获取测试集索引
XTrain = X(~idx,:); % 训练集特征数据
YTrain = Y(~idx); % 训练集标签数据
XTest = X(idx,:); % 测试集特征数据
YTest = Y(idx); % 测试集标签数据

其中，`XTrain`和`YTrain`是从`.mat`文件中加载的训练集特征数据和标签数据，`X`和`Y`是为了方便数据预处理而定义的中间变量。然后对特征数据进行标准化处理，最后使用`cvpartition`函数将数据集划分为训练集和测试集，其中70%的数据用于训练，30%的数据用于测试。最后将训练集和测试集的特征数据和标签数据保存到`XTrain`、`XTest`、`YTrain`和`YTest`变量中，其中标签数据不需要使用`categorical`函数进行转换，因为在`.mat`文件中已经是分类数组的格式。

%差异性分析 % 分割数据集为训练集和测试集 cv = cvpartition(size(features, 1),'Holdout',0.2); Xtrain = features(training(cv),:); Ytrain = categorical(label(training(cv))); Xtest = features(test(cv),:); Ytest = categorical(label(test(cv))); % 定义 CNN 架构 layers = [ imageInputLayer([1 3 1],'Name','input') convolution2dLayer([1 3],32,'Padding','same','Name','conv1') batchNormalizationLayer('Name','BN1') reluLayer('Name','relu1') maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',[1 2],'Name','pool1') convolution2dLayer([1 3],64,'Padding','same','Name','conv2') batchNormalizationLayer('Name','BN2') reluLayer('Name','relu2') maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',[1 2],'Name','pool2','Padding','same') % 添加 padding fullyConnectedLayer(128,'Name','fc') batchNormalizationLayer('Name','BN3') reluLayer('Name','relu3') fullyConnectedLayer(4,'Name','fc2') softmaxLayer('Name','softmax') classificationLayer('Name','classoutput')]; % 定义训练选项 options = trainingOptions('sgdm', ... 'MaxEpochs',20, ... 'ValidationData',{Xtest,Ytest}, ... 'ValidationFrequency',30, ... 'Verbose',false, ... 'Plots','training-progress'); % 训练 CNN net = trainNetwork(Xtrain,Ytrain,layers,options); % 对测试集进行预测 YPred = classify(net,Xtest); % 计算分类准确率 accuracy = sum(YPred == Ytest)/numel(Ytest); disp(['Classification accuracy: ' num2str(accuracy)]);错误使用 trainNetwork (第 184 行) 输入参数太多。 出错 CNN (第 32 行) net = trainNetwork(Xtrain,Ytrain,layers,options);要怎么解决？给代码

根据错误提示，trainNetwork函数输入参数太多，可能是因为使用了不兼容的MATLAB版本。可以尝试升级MATLAB版本或者使用trainNetwork的正确语法。

以下是修正后的代码：

%分割数据集为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(features, 1),'Holdout',0.2);
Xtrain = features(training(cv),:);
Ytrain = categorical(label(training(cv)));
Xtest = features(test(cv),:);
Ytest = categorical(label(test(cv)));

%定义CNN架构
layers = [
    imageInputLayer([1 3 1],'Name','input')
    convolution2dLayer([1 3],32,'Padding','same','Name','conv1')
    batchNormalizationLayer('Name','BN1')
    reluLayer('Name','relu1')
    maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',[1 2],'Name','pool1')
    convolution2dLayer([1 3],64,'Padding','same','Name','conv2')
    batchNormalizationLayer('Name','BN2')
    reluLayer('Name','relu2')
    maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',[1 2],'Name','pool2','Padding','same') % 添加 padding 
    fullyConnectedLayer(128,'Name','fc')
    batchNormalizationLayer('Name','BN3')
    reluLayer('Name','relu3')
    fullyConnectedLayer(4,'Name','fc2')
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','classoutput')
];

%定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'ValidationData',{Xtest,Ytest}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

%训练CNN
net = trainNetwork(Xtrain,Ytrain,layers,options);

%对测试集进行预测
YPred = classify(net,Xtest);

%计算分类准确率
accuracy = sum(YPred == Ytest)/numel(Ytest);
disp(['Classification accuracy: ' num2str(accuracy)]);