matlab中的svm精度代码

Question

我正在开发用于用户身份验证的数据集，我想将我的列车数据划分为冒名顶替者和有效用户。它有31个功能和51个用户。

我有200个列车样本和200个样本供测试。这是我的代码：

ttrain=[train;train2]    
group=[repmat(1,100,1);repmat(2,100,1)]     
model=svmtrain(ttrain,group,'kernel_function','rbf')     
testoutput=svmclassify(model,test,'Showplot','false')  

但是当我想用下面的代码计算准确度时，它会显示错误： "Undefined function 'eq' for input arguments of type 'struct'."

acc = sum(model == testoutput) ./ numel(testoutput)     

我该怎么办？

Answer 1

模型是SVMStruct，因此无法使用“==”进行比较。您想要做的是计算您的SVM正确预测的示例数量，并将该数字除以测试的示例总数。

我认为你必须采用以下前提条件做这样的事情：

• correctLabels是适用于您的示例的标签 测试svm：

  acc = sum（correctLabels == testoutput）/ numel（correctLabels）