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。

相关问题

Matlab 导入数据集文件夹并按1:9比例划分测试集和训练集

假设你的数据集文件夹中包含多个数据文件，可以按照以下步骤导入数据集并按照1:9的比例划分测试集和训练集：

1. 使用 `dir` 函数获取数据集文件夹中的所有数据文件名：

   data_folder = 'your_data_folder_path';
   data_files = dir(fullfile(data_folder, '*.mat'));

2. 随机打乱数据文件顺序：

   data_files = data_files(randperm(length(data_files)));

3. 计算测试集和训练集的大小：

   test_ratio = 0.1; % 测试集比例
   num_data_files = length(data_files);
   num_test_files = floor(num_data_files * test_ratio);
   num_train_files = num_data_files - num_test_files;

4. 分别将测试集和训练集的数据文件名存储到两个 cell 数组中：

   test_files = {data_files(1:num_test_files).name};
   train_files = {data_files(num_test_files+1:end).name};

5. 使用 `load` 函数读取数据文件中的数据：

   test_data = cell(1, num_test_files);
   for i = 1:num_test_files
       test_data{i} = load(fullfile(data_folder, test_files{i}));
   end
   
   train_data = cell(1, num_train_files);
   for i = 1:num_train_files
       train_data{i} = load(fullfile(data_folder, train_files{i}));
   end

最终，`test_data` 和 `train_data` 分别是测试集和训练集的数据，其中每个元素都是一个包含数据的结构体。

Matlab 导入深度学习所需图片集文件夹并按1:9比例划分测试集和训练集

你可以使用Matlab中的ImageDatastore函数来导入图片集，并使用splitEachLabel函数来按比例划分测试集和训练集。

以下是示例代码：

% 设置图片集文件夹路径
dataFolder = 'C:\myDataFolder';

% 创建ImageDatastore对象
imds = imageDatastore(dataFolder, 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 划分测试集和训练集比例
splitRatio = 0.1; % 测试集占比
[trainImds, testImds] = splitEachLabel(imds, splitRatio);

% 显示训练集和测试集中的图像数量
disp(['训练集中的图像数量：',num2str(numel(trainImds.Files))]);
disp(['测试集中的图像数量：',num2str(numel(testImds.Files))]);

这段代码将会把 `C:\myDataFolder` 中的所有子文件夹中的图片读入，将其按照子文件夹名字作为标签，然后按照指定比例划分测试集和训练集。最后，代码会输出训练集和测试集中的图像数量。