如何使用libsvm中找到的matlab函数？

Question

介绍我的项目

目前，我正在使用matlab中的LIBSVM来训练和测试我的数据，以便区分业余摄影师和专业摄影师拍摄的照片/图像。我的数据实际上是RGB直方图、S分部边缘分布和重复识别等特性。我使用了1040张图片进行培训(50%是专业照片，50%是业余照片)和210张图像进行测试(没有标签)。

我需要别人的帮助来澄清下面的

1. predicted_label，精度，决定_值/prob__估计= svmpredict( testing_label_vector，testing_instance_matrix，模型，'libsvm_options')；在执行测试时，testing_label_vector值( +1或-1)正确吗？
2. 根据http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/libsvm.pdf文档第8页，准确性的值被给出为准确性=#正确预测的数据/#总测试数据，所以是否意味着我在执行测试时必须知道testing_label_vector，因为我需要能够判断我的predicted_label是否与testing_label_vector相同，才能证明标签是“正确预测的数据”？

Answer 1

(1)

是的，它是-1和1的向量，它指示您正在测试的数据(training_instance_matrix上的数据)的真正标签是什么。

(2)

是的，您需要知道真正的标签才能使用LIBSVM返回的准确性值。否则，您将得到支持向量机分类器的决策(在预测标签中)，但精度返回的值将没有任何用处。