如何使用svmpredict這是在LIBSVM

Question

的我的項目我目前使用LIBSVM在MATLAB訓練和測試我的數據，這樣我可以將照片區分

拍攝/圖片介紹找到了一個matlab函數由業餘和專業攝影師。我的數據實際上是功能，如RGB直方圖，Spartial邊緣分佈和重複識別。我已經使用1040個圖像進行訓練（50％是專業照片，50％是業餘照片）和210張圖像用於測試（未標記）。

我需要有人的幫助澄清以下

1. [predicted_label，準確性，decision_values/prob_estimates] = svmpredict（testing_label_vector，testing_instance_matrix，型號[， 'libsvm_options']）; 執行測試時，testing_label_vector是否爲任何值（+1或-1）的 是否正確？根據文稿http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/libsvm.pdf 8頁

2. 精度的值被給定爲 精度=＃正確預測數據/＃總測試數據，從而確實 意味着我必須知道什麼時候 執行測試作爲testing_label_vector我需要能夠判斷我的 predict_label是否與testing_label_vector相同，以便將 證明爲「正確預測的數據」？

Answer 1

（1）

是的，這是-1和1的向量，指示你這是正在測試的數據的真實標籤（上training_instance_matrix數據）。

（2）

是的，你需要知道正確標籤，以便能夠使用由LIBSVM返回準確值。如果不是的話，你會得到SVM分類器的決定（在預測的標籤中），但準確性返回的值不會有用。