MATLAB的splitEachLabel使用方法
时间: 2024-05-07 12:20:40 浏览: 12
`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。
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matlab 验证集怎么使用
在使用 Matlab 进行深度学习模型训练时,可以使用 `imds = imageDatastore` 函数来加载图片数据集,并使用 `splitEachLabel` 函数来划分训练集和验证集。具体步骤如下:
1. 使用 `imds = imageDatastore` 函数加载图片数据集:
```
imds = imageDatastore('path_to_images', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
```
其中,`path_to_images` 是图片数据集所在的文件夹路径,`'IncludeSubfolders', true` 表示包含子文件夹中的图片,`'LabelSource', 'foldernames'` 表示使用文件夹名作为图片标签。
2. 使用 `splitEachLabel` 函数划分训练集和验证集:
```
[imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(imds, 0.7, 'randomized');
```
其中,`0.7` 表示将每个标签下的图片划分为 70% 的训练集和 30% 的验证集,`'randomized'` 表示随机划分。
3. 在训练模型时,可以使用 `imdsValidation` 作为验证集:
```
options = trainingOptions('sgdm', 'ValidationData', imdsValidation, 'ValidationFrequency', 10);
net = trainNetwork(imdsTrain, layers, options);
```
其中,`'ValidationData', imdsValidation` 表示使用 `imdsValidation` 作为验证集,`'ValidationFrequency', 10` 表示每训练 10 次就进行一次验证。
这样就可以使用 Matlab 中的 `imdsValidation` 作为模型的验证集了。
splitEachLabel函数
splitEachLabel函数是MATLAB中的一个函数,用于将数据集中的每个标签分成相同大小的块,并将每个块分别分配给不同的变量。该函数的语法如下:
newData = splitEachLabel(data,blockSize)
其中,data表示要分块的数据集,blockSize表示每个标签要分成的块的大小。函数将返回一个新的数据集newData,其中包含了已经分块的数据。
具体来说,这个函数会将数据集data中的每个标签分为相同数量的块。例如,如果数据集中有10个标签,每个标签有100个样本,而blockSize设置为20,则每个标签将被分为5个块,每个块包含20个样本。分块后,newData将包含50个块,每个块包含20个样本和一个标签。
这个函数的作用是为了在进行机器学习时进行交叉验证。交叉验证是一种用于评估模型性能的技术,它将数据集分成许多块,然后使用其中的一部分数据进行训练,另一部分数据进行测试。通过交叉验证,我们可以更准确地评估模型的性能,从而选择最好的模型。