高光谱建模怎么将数据集分为训练集和测试集

高光谱建模中，将数据集分为训练集和测试集的一般步骤如下：

1. 将原始数据集随机划分为训练集和测试集。常见的划分比例是70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。

2. 确保训练集和测试集的样本分布相对均衡。这样可以避免训练集和测试集之间的偏差。

3. 对训练集进行特征选择和特征提取，以确定最佳特征子集。

4. 使用训练集来训练高光谱建模算法，以生成一个高光谱建模模型。

5. 将测试集输入到高光谱建模模型中，以评估模型的性能。这可以通过计算模型的准确率、召回率、F1分数等指标来完成。

6. 如果模型性能不佳，则可以尝试调整模型超参数或重新选择特征子集，然后重新训练和测试模型，直到获得满意的结果为止。

总之，将数据集分为训练集和测试集是高光谱建模中非常重要的步骤，它可以帮助我们评估模型的性能，并且避免过拟合。