如何获得SVM精度？

Question

我正在运行SVM来对大量特征向量进行分类。 已经使用了大约一百万个特征向量对其进行了训练。 我为此使用OpenCV SVM类。 如何测量经过训练的SVM的准确性？

在此页面上，我阅读：

>>> pred_lbl, pred_acc, pred_val = svm_predict(c_test,d_test,m) Accuracy = 76.6667% (46/60) (classification)

即使已经使用过libsvm，但我认为OpenCV只是包装了libsvm类。 我对吗？ 我要说的是，OpenCV中也可能有这样的返回值。

正如您在网页上可以看到的那样，他进行了网格搜索以获取最佳的svm参数。 当精度最大时（ p_acc[0] ），可获得最佳参数集。

还是我必须手动标记所有特征向量以获得某种基础事实，我可以以此来估计准确性？ 这将是很多工作，并且希望避免这样做。

我在这里也看到了一些类似的问题，但是我的问题没有明确的答案。 提前致谢！

Answer 1

您可以通过保留一些数据（而不是将其用于训练）并在该数据上测量模型的性能来测量准确性。