[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
时间: 2023-12-22 17:05:39 浏览: 342
这行代码是使用Matlab中的mapminmax函数对P_train进行归一化处理,将P_train中的数据缩放到0到1之间。具体来说,mapminmax函数将P_train中每个元素进行线性变换,使得P_train中的最小值对应0,最大值对应1,中间的值按比例缩放。这种归一化处理可以使得不同特征之间的数据具有可比性,更利于机器学习算法的处理。ps_input是一个结构体,保存了对P_train进行归一化处理时的参数,以便后续对测试数据进行相同的归一化处理。
相关问题
%% 数据转置 P_train = P_train'; P_test = P_test'; T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 得到训练集和测试样本个数 M = size(P_train, 2); N = size(P_test , 2); %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
这段代码的作用是进行数据预处理,具体来说包括以下几个步骤:
1. 数据转置:将训练集和测试集中的样本数据进行转置,以便后续处理。
2. 得到训练集和测试样本个数:通过 size() 函数获取训练集和测试集中的样本数。
3. 数据归一化:将训练集和测试集中的样本数据进行归一化处理,以便提高模型的训练效果和泛化能力。具体来说,使用 mapminmax() 函数进行归一化,将数据范围缩放到 [0, 1] 区间内,同时记录下归一化所用的参数,以便后续将测试集数据也进行相同的归一化处理。
值得注意的是,在进行数据预处理时,应该保证训练集和测试集的预处理参数一致,以免对模型的性能造成影响。
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output)
这段代码是对数据进行归一化处理,使用了matlab中的mapminmax函数。mapminmax函数可以将数据映射到指定的区间内,第一个参数为需要进行映射的数据集,第二个和第三个参数分别为映射后的区间的最小值和最大值。具体来说,这段代码将P_train和T_train分别归一化到0到1的区间内,并记录下归一化的映射关系。然后使用同样的映射关系对P_test和T_test进行归一化处理。这样做的目的是使得数据落入相同的范围内,避免不同特征之间的差异造成的影响,从而更好地训练模型。
阅读全文