如何在Matlab的Classification Learner App中传递数据集

Question

我的问题是将变量（训练数据集，标签和测试变量）作为预测变量和响应传递。我所做的是在matlab的工作空间中加载所有3并启动会话。但是每当我收到错误（在附图中描述），即没有选择响应时，选择响应变量。我的数据集如下：

1. 面[大小：5000 * 10000（5000个样本，10000个特征）]

2. TrainingLabels [size：5000 * 1]

3. TestVariable [size：1 * 10000]

现在我的情况应该是 Predictors 和响应，如何正确使用它们才能使分类学习者应用程序正常工作？

任何有关此事的帮助将受到高度赞赏。三江源。

Answer 1

步骤1）：准备数据!!如果您有 N 训练数据样本和 M 测试数据样本，请将它们组合在一起制作 MxN 样本。这里的行表示每个样本，列表示从样本中检测到的不同类型的特征。

步骤2）：在FIRST或LAST数据处添加一个额外的列（最好）：此列应代表数据的所需标签。所以，现在你将拥有： 总数为no = ofof = no 。在将数据导入Classification Learner App时，建议将数据导入为TABLE。

步骤3）：现在，设置分类学习者应用程序使用的数据!!默认情况下，将选择所有列作为预测变量。该应用程序将提示您选择响应。响应是您添加为额外列（标签）的响应。因此，更改label-column以使其指向响应。

步骤4）：在开始会话之前，您需要设置采用的交叉验证策略。 [k倍验证将总 MxN 数据划分为k部分，并从测试的第一部分开始，然后休息 k-1 < / em> 培训部分。然后，再次将第二部分用于测试并休息 k-1 部分进行训练等。最后，获得的所有准确度的平均值被视为最终准确度]。

步骤5）：启动会话，选择您想要的分类器并点击培训按钮!!!

Answer 2

在“导入为”下拉列表中选择其中一列作为响应，将其从预测器更改为响应。