本文主要介绍了SVM工具箱中svmtrain和svmpredict两个主要函数: (1)model= svmtrain(train_label, train_matrix, ['libsvm_options']); 其中: train_label表示训练集的标签。 train_matrix表示训练集的属性矩阵。 libsvm_options是需要设置的一系列参数,各个参数可参见《libsvm参数说明.txt》,里面介绍的很详细,中...
[predicted_label, accuracy, decision_values] = svmpredict(test_label, test_data, model, 'libsvm_options'); 其中,test_label是测试数据的标签,test_data是测试数据,model是SVM模型,'libsvm_options'是libsvm库选项。函数返回预测标签、分类精度和决策值。关于这些参数的详细信息,请参考MATLAB帮助文档。 在SV...
model:是训练得到的模型,是一个结构体(如果参数中用到-v,得到的就不是结构体,对于分类问题,得到的是交叉检验下的平均分类准确率;对于回归问题,得到的是均方误差)。 (2)[predicted_label, accuracy/mse, decision_values]=svmpredict(test_label, test_matrix, model, ['libsvm_options']); 其中: test _lab...
[p1,p2,p3]=svmpredict(label_test,testdata,svmstruct,'-b 1');这个想必大家都用过,p1输出预估的类别,p2准确率,p3不同类的分类概率,但是这里面却有个小陷阱,之前我的理解,p3的一行代表不同类的概率,且是按照顺序排列的,既列的索引对应类别的索引,这次小师弟问我,才注意到并不是按照顺序的,而是在svmtra...
(112条消息)svmtrain和svmpredict的用法和参数含义 model = svmtrain(train_label,traindata, 'libsvm_options'); "libsvm_options: "-s SVM类型:设置SVM类型(默认0)" " 0 -- C-SVC (multi-class classification)" " 1 -- nu-SVC (multi-class classification)" " 2 -- one-class SVM" " 3 --...
libsvm 之svmpredict 输出概率用法 [p1,p2,p3]=svmpredict(label_test,testdata,svmstruct,'-b 1');这个想必大家都用过,p1输出预估的类别,p2准确率,p3不同类的分类概率,但是这里面却有个小陷阱,之前我的理解,p3的一行代表不同类的概率,且是按照顺序排列的,既列的索引对应类别的索引,这次小师弟问我,才...
[predicted_label, accuracy, decision_values/prob_estimates] = svmpredict(test_label, test_data, model, 'libsvm_options'); " model: SVM model structure from svmtrain." " libsvm_options:" "-b:是否预测概率估计值,0或1,(默认0);不支持one-class SVM" ...
matlab自带的SVM工具箱和libsvm工具箱中svmtrain和svmpredict的句法 如果你使用的是matlab自带的函数,就有svmtrain 和 svmclassify两个函数[相应的你可以看matlab自带的帮助文件]而且只能分两类的(当然多类的你可以在此基础上自己写.) 使用简要语法如下:
matlab> [predicted_label, accuracy, decision_values/prob_estimates] = svmpredict(testing_label_vector, testing_instance_matrix, model [, 'libsvm_options']); -testing_label_vector: An m by 1 vector of prediction labels. If labels of test ...
解决方案1：直接用缉鼎光刮叱钙癸水含惊ifft();例如信号x y=fft(x);%对信号傅里叶变换到频域 z=ifft(y);%对信号y傅里叶反变换到时域，解决方案2：工具箱啊。IFFT()函数