关于BP神经网络训练集、验证集和测试集的划分

dividerand 函数到底怎么使用呀，用完之后输入和输出已经不对应了。之前一直用的是下图

但是我现在想要改变训练集、验证集和测试集的比例，不会改，这种方法默认的是dividerand方法吗？还是这种方法根本就没有验证集呀？求大佬相助呀

你自己改改数字不就可以了吗？21000之前是训练的，加起来是211554就行了啊

不感兴趣

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newff()函数默认的使用mapminmax函数对输入输出的数据进行归一化处理，你自己编写的归一化代码可以说是毫无用处。增加程序的运行时间其实是微小的，重要的是要首先搞明白newff函数。
newff函数有两个版本，旧的版本需要使用premnmx函数（2010年premnmx函数已经废弃被mapminmax函数替换，newff函数在2010年被feedforwardnet代替）对其进行归一化，楼主所用的是新版不需要进行归一化的处理。

newff函数在训练神经网络的时候，不是自动按照一定的比例来划分训练集，验证集和测试集吗，而且训练集，验证集，测试集的好坏可以从神经网络的那个regression结果可以得到的，至于想改变训练集，验证集以及测试集的比例，可以通过语句给net.divideParam.trainRatio,net.divideParam.valRatio,net.divideParam.testRatio分别赋值改变

第一张图，你的8-13行放到19行下面，要先生成net结构体才能对它的参数赋值呀

等

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