svmpredict中label设置为0
时间: 2023-12-08 22:05:27 浏览: 41
在svmpredict函数中,label参数可以设置为0。这个参数用于指定测试样本的标签。当label设置为0时,表示测试样本的标签未知或者不需要进行标签预测。\[1\]\[2\]
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- *1* *2* *3* [svmpredict输出为空](https://blog.csdn.net/weixin_34651473/article/details/116082947)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题
matlab svmpredict
您好!对于使用 MATLAB 中的 SVM(支持向量机)模型进行预测,您可以使用 svmpredict 函数。
svmpredict 函数的语法如下:
`[label, accuracy, decision_values] = svmpredict(test_label, test_instance, model, 'option');`
其中,参数的含义如下:
- test_label:测试数据的真实标签(一个列向量)
- test_instance:测试数据的特征向量(一个矩阵,每行代表一个样本,每列代表一个特征)
- model:训练好的 SVM 模型
- option:可选参数,例如 '-b 1' 可以输出决策值
svmpredict 函数会返回预测的标签、准确率和决策值。您可以根据需要选择是否使用这些输出。
需要注意的是,您在使用 svmpredict 函数之前,需要先使用 svmtrain 函数训练 SVM 模型,并将训练得到的模型作为参数传递给 svmpredict 函数。
希望对您有所帮助!如果您有更多问题,请随时提问。
svmpredict函数
`svmpredict`函数是一个支持向量机(SVM)模型的预测函数,它在测试数据上使用训练好的SVM模型进行分类。它可以预测测试数据的类别或者回归值。
该函数的语法如下:
`[predicted_label,accuracy,decision_values]=svmpredict(test_label,test_data,model,[, 'libsvm_options']);`
其中,`test_label`是测试数据的标签,`test_data`是测试数据,`model`是训练好的SVM模型,`predicted_label`是预测的标签,`accuracy`是预测的准确率,`decision_values`是决策值。
该函数的使用需要先安装支持向量机软件包(如LIBSVM),并且需要将其添加到MATLAB路径中。