我有一个SVM运行来分类大量的特征向量。它已经训练了大约100万个特征向量。我使用OpenCV SVM类。如何衡量经过训练的SVM的准确度？
在this page上我读到了：
>>> pred_lbl, pred_acc, pred_val = svm_predict(c_test,d_test,m)
Accuracy = 76.6667% (46/60) (classification)
即使已经使用了libsvm，我认为OpenCV只包含了libsvm类。我对吗？我正在推动的是，在OpenCV中可能存在这样的返回值。
正如您可以在网页上看到的那样，他运行网格搜索以获得最佳的svm参数。当准确度最大化（p_acc[0]）时，获得最佳参数集。
或者我是否必须手工标记所有特征向量以获得某种基本事实，我可以用它来估计准确度？这将是相当多的工作，并希望避免它。
我在这里也看到了一些类似的问题，但我的问题没有明确答案。提前谢谢！
答案 0 :(得分：2)
您可以通过阻止某些数据（不将其用于培训）并测量模型在该数据上的性能来衡量准确性。