libsvm使用matlab训练为空,新人急：使用libsvm中的函数=svmpredict预测输出为空。

桃扇骨 2023-01-16 09:47 130阅读 0赞

上次的帖子没有人回复，我顶了一下，结果变成“已答复”了。所以重新发一遍。

【问题来源】本论坛出版的《MATLAB神经网络30个案例分析》中的第12个案例 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别

【程序代码】%使用了林教授最新版SVM工具箱，且已正确安装和编译。程序代码我自己未作什么改动。

close all;

clear;

clc;

format compact;

% 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178\*13的矩阵,wine\_labes:178\*1的列向量

load chapter12\_wine.mat;

% 画出测试数据的box可视化图

figure;

boxplot(wine,'orientation','horizontal','labels',categories);

title('wine数据的box可视化图','FontSize',12);

xlabel('属性值','FontSize',12);

grid on;

% 画出测试数据的分维可视化图

figure

subplot(3,5,1);

hold on

for run = 1:178

plot(run,wine\_labels(run),'\*');

end

xlabel('样本','FontSize',10);

ylabel('类别标签','FontSize',10);

title('class','FontSize',10);

for run = 2:14

subplot(3,5,run);

hold on;

str = \['attrib ',num2str(run-1)\];

for i = 1:178

plot(i,wine(i,run-1),'\*');

end

xlabel('样本','FontSize',10);

ylabel('属性值','FontSize',10);

title(str,'FontSize',10);

end

% 选定训练集和测试集

% 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集

train\_wine = \[wine(1:30,:);wine(60:95,:);wine(131:153,:)\];

% 相应的训练集的标签也要分离出来

train\_wine\_labels = \[wine\_labels(1:30);wine\_labels(60:95);wine\_labels(131:153)\];

% 将第一类的31-59,第二类的96-130,第三类的154-178做为测试集

test\_wine = \[wine(31:59,:);wine(96:130,:);wine(154:178,:)\];

% 相应的测试集的标签也要分离出来

test\_wine\_labels = \[wine\_labels(31:59);wine\_labels(96:130);wine\_labels(154:178)\];

\[mtrain,ntrain\] = size(train\_wine);

\[mtest,ntest\] = size(test\_wine);

dataset = \[train\_wine;test\_wine\];

% mapminmax为MATLAB自带的归一化函数

\[dataset\_scale,ps\] = mapminmax(dataset',0,1);

dataset\_scale = dataset\_scale';

train\_wine = dataset\_scale(1:mtrain,:);

test\_wine = dataset\_scale( (mtrain+1):(mtrain+mtest),: );

%SVM网络训练

model = svmtrain(train\_wine\_labels, train\_wine, '-c 2 -g 1');

%SVM网络预测

%此句输入出现问题，输出为空。图可以正常输出，只是predict\_label, accuracy输出为空。

\[predict\_label, accuracy\] = svmpredict(test\_wine\_labels, test\_wine, model);

% 测试集的实际分类和预测分类图% 通过图可以看出只有一个测试样本是被错分的figure;hold on;plot(test\_wine\_labels,'o');

plot(predict\_label,'r\*');xlabel('测试集样本','FontSize',12);

ylabel('类别标签','FontSize',12);legend('实际测试集分类','预测测试集分类');

title('测试集的实际分类和预测分类图','FontSize',12);grid on;

【运行出现的问题】

Usage: \[predicted\_label, accuracy, decision\_values/prob\_estimates\] = svmpredict(testing\_label\_vector, testing\_instance\_matrix, model, 'libsvm\_options')

\[predicted\_label\] = svmpredict(testing\_label\_vector, testing\_instance\_matrix, model, 'libsvm\_options')

Parameters:

model: SVM model structure from svmtrain.

libsvm\_options:

\-b probability\_estimates: whether to predict probability estimates, 0 or 1 (default 0); one-class SVM not supported yet

\-q : quiet mode (no outputs)

Returns:

predicted\_label: SVM prediction output vector.

accuracy: a vector with accuracy, mean squared error, squared correlation coefficient.

prob\_estimates: If selected, probability estimate vector.

>> predict\_label

predict\_label =

\[\]

>> accuracy

accuracy =

\[\]

我希望看到预测和精度的输出结果，但不知为什么输出为空。

libsvm使用matlab训练为空,新人急：使用libsvm中的函数=svmpredict预测输出为空。

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