X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dataSet[:,:-1], dataSet[:,-1], test_size=0.33, random_state=42) X_train=np.concatenate((X_train,y_train.reshape((-1,1))),axis=1) Trees.append(createTree(X_train,alpha=alpha)) return Trees # 生成好多树 ### #预测单个数...
2. 在所有读入的图像和标签中,需要划分一部分用来训练,一部分用来测试,这里使用了sklearn中的train_test_split方法,不仅可以分割数据,还可以把数据打乱,训练集 :测试集 = 7 : 3 : from sklearn.model_selection import train_test_split train_input, valid_input, train_output, valid_output =train_test_spl...
function[trainX,trainY,testX,testY]=split_train_test(X,Y,p)%训练数据的标签 c=unique(Y);%类别数 cn=length(c);%每类样本的数量 ecn=length(Y)/cn;%生成随机数 k=rand(1,ecn);[m n]=sort(k);trainX=[];trainY=[];testX=[];testY=[];a=ecn*p;b=a+1;fori=1:cn num=n+ecn*(i...
#1、导入需要的包 from sklearn.datasets import load_wine #导入自带的红酒数据集 from sklearn import tree from sklearn.model_selection import train_test_split #进行训练集数据集划分 #2、获取数据 wine = load_wine() #3、划分训练集和测试集 注意顺序不能乱分别表示 训练集,测试集,训练集标签(类别)...
决策树算法实现(train+test,matlab) 转 原文:http://www.zgxue.com/198/1985544.html 华电北风吹 天津大学认知计算与应用重点实验室 修改日期:2015/8/15 决策树是一种特别简单的机器学习分类算法。决策树想法来源于人类的决策过程。举个最简单的例子,人类发现下雨的时候,往往会有刮东风,然后天色变暗。对应于...
train = ~test; trainData = Data(train, :); testData = Data(test, :); end 程序解读:1、创建9X3的矩阵 2、把矩阵按将9行数据分成3个类 3、拿出每一类的数据拿出来进行验证 例如,最后运行的是第三类,可以看到分类中,1,5,9行为第三类数据 ...
train_fraction = 0.5; [trainInputSequence, testInputSequence] = split_train_test(inputSequence,train_fraction); [trainOutputSequence,testOutputSequence] = split_train_test(outputSequence,train_fraction); %generate an esn global nInputUnits;
trainN = round(dataN*train_split); %Create training data tmp_im = imageDatastore(imgpath(1:trainN)','Labels',imgfiles(1:trainN)'); tmp_ang = arrayDatastore(ang(1:trainN)'); TrainData = combine(tmp_im,tmp_ang);%Training dataset ...
[imdsTrain, imdsValid,imdsTest]=splitEachLabel(imds,0.8,0.1,0.1); 4.选取最大样本数 PerClass是所有类中的最大样本数。 PerClass = max(numObservations); 5.平衡数据 randReplicateFiles是一个仅对文件进行混洗的支持功能。 要选择的图像数量由PerClass定义。从数据库中找到不同类别的图像目录,然后随机复制...
[imdsTrain,imdsValidation,imdsTest] = splitEachLabel(imds,0.01,0.01,0.01,'randomized'); 计算训练数据集中的图像数量。确认数字是否符合上述预期。 numTrainImages = numel(imdsTrain.Labels) 三、加载预训练网络 net = squeezenet; 使用analyzeNetwork可以显示网络体系结构的交互式可视化以及有关网络层的详细信息。