我需要训练一个patternnet 神经网络，使用训练集中的整个数据集，而不是用于验证或测试。我找到了两种方法，它们在命令窗口中运行良好，但在脚本中却没有，返回错误。
方法一：
mynet.divideFcn = '';
方法二：
mynet.divideParam.trainRatio = 1;
mynet.divideParam.valRatio = 0;
mynet.divideParam.testRatio = 0;
和代码：
mynet=patternnet([]);
P=rand(10,1000);
T=rand(2,1000);
[mynet,tr]=train(mynet,P,T);
使用 Matlab R2012b Windows XP 32 位
【问题讨论】：
标签： matlab
为什么不能在脚本中使用任何一种方法？
将问题的不同部分组合成如下脚本在 2015b 中运行时不会出现错误...
mynet=patternnet([]);
% Edit mynet before training it
mynet.divideParam.trainRatio = 1;
mynet.divideParam.valRatio = 0;
mynet.divideParam.testRatio = 0;
P=rand(10,1000);
T=rand(2,1000);
[mynet,tr]=train(mynet,P,T);
编辑：
您的困难可能是使用 2012b 语法的细微变化，因此最好参考旧文档：
https://uk.mathworks.com/help/releases/R2012b/nnet/ref/patternnet.html
您似乎想使用dividetrain，它将为您的数据分配索引，完全用于训练。
[trainInd,valInd,testInd] = dividetrain(Q,trainRatio,valRatio,testRatio) 将所有目标分配给训练集，没有目标分配给验证集或测试集。
Inputs:
Q = Number of targets to divide up.
Ratios = ratios of each data use type
Outputs:
trainInd = Training indices equal to 1:Q
valInd = Empty validation indices, []
testInd = Empty test indices, []
在您的情况下，您可以手动创建它，但值得知道这些函数存在，例如，如果您想要特定的比率，请使用 divideint。
然后尝试使用
P=rand(10,1000);
T=rand(2,1000);
mynet=patternnet([]);
% Edit mynet before training it
mynet.divideParam.trainInd = trainInd; % 1:size(P,1)
mynet.divideParam.valInd = valInd; % []
mynet.divideParam.testInd = testInd; % []
[mynet,tr]=train(mynet,P,T);
注意：我没有 2012b，因此无法为您完全测试。
【讨论】：