LibSVM預測不起作用

Question

我在libsvm的python實用程序中編寫了我的classifer，到目前爲止效果很好。以下是我如何稱爲Python API的示例：

print svmutil.svm_predict([2], [f.flatten().tolist()], libsvm_model, '-b 1') 

其中f是（1024,1）向量。

我保存了模型，並使用C++ API加載它。但是，當我嘗試加載並預測相同的矢量時，它給了我錯誤的結果。

cv::Mat oneCol = fcMat.row(0); 
svm_node *x = (struct svm_node *) malloc(1025*sizeof(struct svm_node)); 
for(int i=0; i<1024; i++){ 
    x[i].index = i; 
    x[i].value = (double)oneCol.at<float>(i); 
} 
x[1024].index = -1; 


double *prob_estimates=NULL; 
prob_estimates = (double *) malloc(svmModel->nr_class*sizeof(double)); 

double retVal = svm_predict_probability(svmModel, x, prob_estimates); 
cout << retVal << endl; 

for(int j=0;j<svmModel->nr_class;j++) 
    cout << prob_estimates[j] << endl; 

在這裏，我嘗試從OpenCV對象中加載一個向量。但是，預測的模型出錯了。這裏有什麼不對嗎？

Answer 1

for(int i=0; i<1024; i++){ 
    x[i].index = i+1; 
    x[i].value = (double)oneCol.at<float>(i); 
} 

在LIBSVM，指數從1開始。誰知道:(