如何使用svmpredict在libsvm中找到的matlab函數

Question

我的項目介紹

我目前在matlab中使用LIBSVM來訓練和測試我的數據，這樣我就可以區分業余和專業攝影師拍攝的照片/圖像。 我的數據實際上是RGB直方圖，Spartial Edge Distribution和Repetition Identification等功能。 我使用了1040張圖像進行訓練（50％是專業照片，50％是業余照片）和210張圖像用於測試（未標記）。

我需要別人的幫助來澄清以下內容

1. [predict_label，accuracy，decision_values / prob_estimates] = svmpredict（testing_label_vector，testing_instance_matrix，model [，'libsvm_options']）; test_label_vector在執行測試時是否具有任何值（+1或-1）是否正確？

2. 根據文檔http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/libsvm.pdf的第8頁的准確度值給出為Accuracy =＃正確預測的數據/＃總測試數據， 這是否意味着我必須在執行測試時知道testing_label_vector，因為我需要能夠判斷我的predict_label是否與testing_label_vector相同，以便將標簽稱為“正確預測的數據”？

Answer 1

（1）

是的，它是-1和1的向量，表示您正在測試的數據的真實標簽（training_instance_matrix上的數據）。

（2）

是的，您需要知道真正的標簽才能使用LIBSVM返回的准確度值。 如果不是，您將得到SVM分類器的決定（在預測標簽中），但精確度返回的值將沒有任何用處。