matlab神经网络工具箱如何自己确定训练集和测试集

博主你好，对于matlab神经网络工具箱我有一些疑问，
“我想问一下楼主，我想自己设定训练集和测试集，比如我想用X和Y作为训练集，用X2和Y2作为测试集怎么操作啊？divide那个看不懂啊”
这位网友说出了我的疑问，但是您回复的那个链接失效了，想恳请您再解答一下

【以下回答由 GPT 生成】

问题的要求是如何在matlab神经网络工具箱中自己确定训练集和测试集，并且使用具体的数据作为示例。下面是解决问题的步骤：

1. 首先，将训练数据集和测试数据集分别保存到两个.mat文件中，以便于matlab读取。假设训练集数据保存在train_set.mat中，其中包含输入变量X和目标变量Y；测试集数据保存在test_set.mat中，其中包含输入变量X2和目标变量Y2。

2. 在matlab命令窗口中，使用load函数加载训练集和测试集数据。示例代码如下：

load('train_set.mat', 'X', 'Y');
load('test_set.mat', 'X2', 'Y2');

1. 接下来，创建神经网络模型并配置。

net = newff(X, Y, [hiddenLayerSize], {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm');

这里的X和Y参数是训练集的输入和目标变量，hiddenLayerSize是隐藏层的大小，{'tansig', 'purelin'}是激活函数。'trainlm'是训练算法，你可以根据需要进行更改。

1. 使用divide函数将数据集分割为训练集和测试集。示例代码如下：

net.divideFcn = 'dividerand';  % 使用随机划分数据集
net.divideMode = 'sample';  % 按样本划分
net.divideParam.trainRatio = 0.7;  % 训练集比例为70%
net.divideParam.valRatio = 0.15;  % 验证集比例为15%
net.divideParam.testRatio = 0.15;  % 测试集比例为15%

这里设置了训练集比例为70%，验证集比例为15%，测试集比例为15%。你可以根据具体需求进行设置。

1. 使用train函数进行训练。

net = train(net, X, Y);

其中X和Y是训练集的输入和目标变量。

1. 使用sim函数进行测试。

y_pred = sim(net, X2);

其中X2是测试集的输入变量。

1. 最后，你可以根据需要对预测结果进行评估，比如计算准确率、误差等。

这就是使用matlab神经网络工具箱自己确定训练集和测试集的具体步骤。希望能对你有所帮助，如果还有其他问题请随时提问。

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