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matlab中使用LIBSVM来训练和测试我的数据，这样我就可以区分业余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等功能。 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）。

我需要别人的帮助来澄清以下内容

1. [predict_label，accuracy，decision_values / prob_estimates] = svmpredict（testing_label_vector，testing_instance_matrix，model [，'libsvm_options']）; test_label_vector在执行测试时是否具有任何值（+1或-1）是否正确？

2. 根据文档http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/libsvm.pdf的第8页的准确度值给出为Accuracy =＃正确预测的数据/＃总测试数据， 这是否意味着我必须在执行测试时知道testing_label_vector，因为我需要能够判断我的predict_label是否与testing_label_vector相同，以便将标签称为“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，您需要知道真正的标签才能使用LIBSVM返回的准确度值。 如果不是，您将得到SVM分类器的决定（在预测标签中），但精确度返回的值将没有任何用处。