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crossvalMATLAB などで 分類器をトレーニングするためのランダムなデータセットを見つけるさまざまな方法に出会いましたcvpartition。すべての例を確認しましたが、正しく理解できませんでした。私は次のことをしたい：

  1. データセットをトレーニング データセットとテスト データセットにランダムに分割する必要があります
  2. 次に、トレーニング セットの中から 2 つのデータ ポイントをランダムに選択する必要があります (共同トレーニングに精通している方向けにラベル付けされたデータです)。
  3. 最後に、分類器から取得した平均精度を取得する必要があります。

編集:私のデータセットは次のようになります:

0.1 0.2 0.2 1 22 40
0.0 0.1 0.3 0 33 30
0.5 0.5 0.5 1 10 11

等々

このデータセットは、40 行と 70 列で非常によく似ています。

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私があなたの質問を正しく理解していれば、あなたの各行は特定のレコードを表しています。もしそうなら、次のようなことを試すことができます：

>> training_data = my_dataset(randsample(40,ceil(0.3*40)),:);
>> test_data = my_dataset(setdiff(1:40,randsample(40,ceil(0.3*40))),:);
>> two_points = training_data(randsample(ceil(0.3*40),2),:);
于 2013-04-30T08:41:16.150 に答える