分類の際にデータセットを渡す方法Matlabの学習者アプリケーション

Question

私の質問は、変数（トレーニングデータセット、ラベル、テスト変数）を予測変数と応答として渡すことです。私がしているのは、すべて3をMATLABのワークスペースにロードしてセッションを開始することです。

1. 顔[サイズ：：* 10000 5000（5000個のサンプル、10000個の機能）]しかし、私は（添付画像参照）エラーが出るたびに、選択しませ応答、すなわちない、選択応答variable.Myデータセットは以下の通りです

2. TrainingLabels [サイズ：5000 * 1]

3. TestVariable [サイズ：1 * 10000]
今

何をする必要があります予測因子と私のケースではと回答しています。

この問題に関する有益な助けがあれば幸いです。ありがとうございました。

Answer 1

ドロップダウン「などのインポート」で応答に予測因子からそれを変更することで、応答として、列のいずれかを選択します。

Answer 2

工程1）：データを準備！あなたがトレーニングデータのNサンプルとテストデータのMサンプルを持っている場合、それM×Nのサンプルを作るために一緒にそれを組み合わせます。ここの行は各サンプルを表し、列はサンプルから検出されたさまざまなタイプのフィーチャを表します。

手順2）：データの最初または最後に余分な列を追加します（できれば）：この列はデータの目的のラベルを表す必要があります。だから、今あなたは持っています：合計のno.of機能のno + 1。データをClassification Learner Appにインポートする際には、データをTableとしてインポートすることをお勧めします。

手順3）：ここで、分類学習者アプリケーションで使用するデータを設定してください。デフォルトでは、すべての列がプレディクタとして選択されます。アプリは応答を選択するように促します。レスポンスは、追加の列（ラベル）として追加したものです。したがって、label-columnを変更して応答として指定します。

手順4）：セッションを開始する前に、クロスバリデーション戦略を設定する必要があります。 [K倍の検証は、kの部分に合計のMxNデータを分割し、試験の最初の部分を取り、訓練のためK-1部品を置くことによって開始します。次に、再びテストと安静のための第2部分が練習のためのk-1部品を取ります。最後に、得られたすべての精度の平均を最終精度とする]。

手順5）：セッションを開始し、必要な分類器を選択してトレーニングボタンを押します。