matlab按7：3比例划分测试集和训练集

可以使用MATLAB中的`cvpartition`函数来实现按7:3比例划分测试集和训练集。具体的步骤如下：

1. 首先，将数据集加载到MATLAB中，并将其存储为一个矩阵。假设数据集存储在一个名为`data`的变量中。

2. 然后，使用`cvpartition`函数创建一个分区对象，该对象将数据集随机分为两个不相交的集合，一个用于训练，一个用于测试。可以使用以下代码来创建分区对象：

   cv = cvpartition(size(data,1),'HoldOut',0.3);

其中，`size(data,1)`是数据集中的样本数，`HoldOut`表示按比例划分，`0.3`表示测试集占30%。

3. 接下来，使用分区对象中的`training`和`test`方法来获取训练集和测试集的索引。可以使用以下代码来获取索引：

   trainIdx = cv.training;
   testIdx = cv.test;

4. 最后，根据索引从原始数据中获取训练集和测试集。可以使用以下代码来获取训练集和测试集：

   trainData = data(trainIdx,:);
   testData = data(testIdx,:);

这样就可以按7:3比例划分测试集和训练集了。