[预测标签、准确度、决策值/概率估计] = svmpredict(testing_label_vector、testing_instance_matrix、模型 [, 'libsvm_options']);
<强>1。我在 matlab 中使用 libsvm 进行图像分类。什么是 测试标签向量、测试实例矩阵、决策值/概率估计,最重要的是“svmpredict”的准确性 意思是?
<强>2。如果我用它进行测试以获得准确度值,我是否必须 知道testing_label_vector的值吗?
最佳答案
(1)
testing_label
:是要测试的数据的真实标签testing_instance_matrix
:是要测试的数据,每行一个。每个数据点的标签位于testing_label中。decision_values
:是决策值准确度
:预测标签与真实标签相符的百分比
(2)
是的。您当然需要地面事实来计算准确性。
关于machine-learning - 如何在matlab中使用svmpredict?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14127145/