matlab中的svm精度代码答案

【问题标题】：svm accuracy code in matlabmatlab中的svm精度代码
【发布时间】：2014-12-02 07:08:26
【问题描述】：

我正在处理用于用户身份验证的数据集，我想将我的火车数据划分为冒名顶替者和有效用户。它有 31 个功能和 51 个用户。

我有 200 个训练样本和 200 个测试样本。这是我的代码：

ttrain=[train;train2]    
group=[repmat(1,100,1);repmat(2,100,1)]     
model=svmtrain(ttrain,group,'kernel_function','rbf')     
testoutput=svmclassify(model,test,'Showplot','false')

但是当我想用下面的代码计算准确性时，它会显示错误： "Undefined function 'eq' for input arguments of type 'struct'."

acc = sum(model == testoutput) ./ numel(testoutput)

我该怎么办？

【问题讨论】：

你能澄清一下吗？上面你说你的火车数据有 31 个特征和 51 个用户。在我看来，您的训练集中有 51 个示例。下面，您声明您的训练数据包含 200 个示例。 “51 个用户”是什么意思？

标签： matlab svm

【解决方案1】：

model 是 SVMStruct，因此无法使用“==”进行比较。您要做的是计算您的 SVM 正确预测的示例数，然后将该数字除以测试的示例总数。

我假设你必须在以下前提条件下做这样的事情：

correctLabels 是对您的示例正确的标签测试 svm：

acc = sum(correctLabels == testoutput) / numel(correctLabels)

【讨论】：