用于matlab的libsvm中多类分类的概率估计

Question

我对libsvm中的多类分类的概率估计存在问题。 我有5个标签，从0到4，svmpredict返回一个矩阵'prob_estimates'985x10，其中985是测试集的数量，10应该是标签的数量。我认为有一个错误，因为我有5个标签，但我不明白为什么以及我能做些什么来解决这个问题。

代码是这样的：

model = svmtrain（train_label，train，[ - -c'num2str（best_C）' - g'num2str（best_gamma）' - b 1']）; [predict_label，accuracy，prob_estimates] = svmpredict（test_label，test，model）;

“test_label”是矩阵985x1，数字从0到4 “test”是一个特征矩阵985x1987。

有人能帮助我吗？ 谢谢。

Answer 1

问题解决了：
我更改了以下代码：

model = svmtrain（train_label，train，[＆＃39; -c＆＃39; num2str（best_C）＆＃39; -g＆＃39; num2str（best_gamma）＆＃39; -b 1＆＃39; ]）; [predict_label，accuracy，prob_estimates] = svmpredict（test_label，test，model，＆＃39; -b 1 -q＆＃39;）;

我在svmpredict中添加了以下参数：＆＃39; -b 1 -q＆＃39;。