Matlab

Question

最佳

我有一个关于 Matlab 中的神经网络的问题。

首先，我有一个小型神经网络、2 个输入、1 个隐藏层、10 个神经元和一个输出。这很好用。但我的问题是。我可以确定我的训练日期、验证数据和测试数据吗？

我知道，如果我使用例如net = feedforwardnet(10); 我可以将 整个数据集 分成例如 70/100 15/100 和 15/100。但我不想这样做，因为在这种情况下，我想用 1000 个数据点训练我的神经网络，用另一个数据点验证它们，并使用另一个包含 1000 个数据点的独立数据集来测试它们。换句话说，我想控制这 3 个相互依赖的数据集。

因此，有人可以帮助我吗？

亲切的问候

编辑，我不想使用具有 3000 个数据点的数据集并将 devideParams 设置为 1/3 1/3 和 1/3。

Answer 1

做最好的自己

当您使用 feedforwardnet 时，您可以定义除法参数

net.divideParam.trainRatio = 1/3;
net.divideParam.valRatio = 1/3;
net.divideParam.testRatio = 1/3;

你知道你的数据会被分成3份。但是你（我）不知道是哪个数据。

但是当你和我通过以下命令行训练我的网络时：

[net,tr]=train(net,x,t);

然后，tr 将包含所有必要的信息，例如：

tr.trainInd 1x1000 double, 
tr.valInd  1x1000 double, 
tr.testInd  1x1000 double,

因此，例如tr.trainInd，将包含我们用于训练的数据集的所有索引。此外，在 tr 中，我们可以看到 tr.divideFcn 的类型设置在 dividerand 上，这意味着索引是随机选择的。因此，合乎逻辑的是，这些索引有可能不是随机选择的，这意味着，如果我们将两者结合起来。应该可以使用另一个测试集 --> net.divideParam.testRatio = 0 并使用两个不同的训练集和验证集 --> net.divideParam.trainRatio = 1/2 和 net.divideParam.valRatio = 1/2 - 如果你可以设置 tr.divideFcn 按时间顺序排列的东西。最后但同样重要的是，如果这是可能的，那么我们就没什么可做的了，然后将训练集和验证集放入一个数据集中，等等...

向自己问好

Answer 2

默认情况下，它将使用随机索引进行训练、验证和测试。这是手动设置的，但通常不需要默认设置：

net.divideFcn = 'dividerand'

然后使用上面提到的命令：

net.divideParam.trainRatio = 1/3;
net.divideParam.valRatio = 1/3;
net.divideParam.testRatio = 1/3;

要执行您想要的操作并设置每个索引，您可以执行以下操作：

net.divideFcn = 'divideind'
net.divideParam.trainInd = [1:1000]
net.divideParam.valInd=[1001:2000]
net.divideParam.testInd=[2001:3000]

Matlab - 神经网络 - 如何使用不同的数据集进行训练、验证和测试？

Matlab - neural networks - How to use different datasets for training, validation and testing?

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