matlab - 在 Matlab 中选择统计随机数据集进行协同训练的正确方法

Question

我遇到过各种方法来找出用于在 MATLAB 中训练分类器的随机数据集，例如 crossval 和 cvpartition 等。我已经浏览了所有示例，但无法没有正确理解它们。我想做以下事情:

1. 我必须将数据集随机分为训练数据集和测试数据集
2. 然后，我需要在训练集中随机选择 2 个数据点(为熟悉协同训练的人提供标记数据。)
3. 最后我需要获得从分类器获得的平均准确率。

编辑:我的数据集看起来像这样:

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

等等

该数据集非常相似，有 40 行和 70 列

Answer 1

如果我正确理解你的问题，你的每一行代表一个特定的记录。如果是这样，你可以尝试这样的事情:

>> 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),:);