Создание файлов обучающих данных является важным этапом при работе с алгоритмами машинного обучения в Matlab. В этой статье будет описано, как правильно сформировать файл обучающей выборки в Matlab и какие инструменты следует использовать для обработки данных.
Как правильно сформировать файл обучающей выборки в Matlab
1. Загрузите данные: для создания файла обучающей выборки необходимо получить доступ к данным. Загрузите свой файл данных в Matlab.
2. Подготовьте данные: для того чтобы данные можно было использовать для обучения модели машинного обучения, необходимо провести несколько операций с данными для их предварительной обработки. Например, удаление строк или столбцов, содержащих пропущенные значения или выбросы.
3. Разделите данные на обучающую и тестовую выборки: обычно данные разделяют на две части, одну для обучения модели, а другую для ее тестирования. В Matlab есть специальная функция для разделения данных.
4. Сохраните данные в файл: создайте новый файл для обучения, который будет содержать обучающие данные. Для этого воспользуйтесь функцией writetable.
Пример кода:
% Загрузка данных
data = readtable(‘filename.csv’);
% Подготовка данных
% Удаление пропущенных значений
data = rmmissing(data);
% Удаление выбросов
data = rmoutliers(data);
% Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
|trainData, testData| = splitData(data);
% Сохранение данных в файл
writetable(trainData,’trainData.csv’,’Delimiter’,’,’,’QuoteStrings’,true);
Заключение
Создание и правильная обработка файлов обучающих данных является важным фактором для эффективного обучения моделей машинного обучения в Matlab. Приведенный выше пример кода поможет вам создать обучающую выборку, которую можно будет использовать для обучения различных алгоритмов машинного обучения.