如何使用 svmpredict 在 libsvm 中找到的 matlab 函数

Question

我的项目介绍

我目前在 ma​​tlab 中使用 LIBSVM 来训练和测试我的数据，以便区分业余摄影师和专业摄影师拍摄的照片/图像。我的数据实际上是 RGB 直方图、Spartial Edge Distribution 和 Repetition Identification 等特征。我使用了 1040 张图像进行训练（50% 是专业照片，50% 是业余照片）和 210 张图像用于测试（未标记）。

我需要有人帮助澄清以下内容

1. [predicted_label、accuracy、decision_values/prob_estimates] = svmpredict（testing_label_vector，testing_instance_matrix，模型[， 'libsvm_options']); testing_label_vector 是否正确 执行测试时的任何值（+1 或 -1）？

2. 根据文档 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/libsvm.pdf 第 8 页的准确度值给出为 准确度 = # 正确预测的数据 / # 总测试数据，确实如此 这意味着我必须知道 testing_label_vector 什么时候 执行测试，因为我需要能够判断我的 predict_label 与 testing_label_vector 相同，以便 将标签证明为“正确预测的数据”？

Answer 1

(1)

是的，它是 -1 和 1 的向量，表示您正在测试的数据的真实标签（training_instance_matrix 上的数据）。

(2)

是的，您需要知道真实标签才能使用 LIBSVM 返回的准确度值。如果不是，您将获得 SVM 分类器的决策（在预测标签中），但准确率返回的值将没有任何用处。