load fisheriris; X = meas(:,3:4); Y = species; cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 30% 的数据用于测试 X_train = X(cv.training,:); Y_train = Y(cv.training,:); X_test = X(cv.test,:); Y_test = Y(cv.test,:); svm_model = fitcsvm(X_train,Y_train,'KernelFunction','rbf'); Y_pred = predict(svm_model,X_test); accuracy = sum(Y_pred==Y_test)/length(Y_test);错误使用 ClassificationSVM.prepareData (line 647) Use fitcecoc to train a linear model with more than 2 classes. 出错 classreg.learning.FitTemplate/fit (line 217) this.PrepareData(X,Y,this.BaseFitObjectArgs{:}); 出错 ClassificationSVM.fit (line 240) this = fit(temp,X,Y); 出错 fitcsvm (line 334) obj = ClassificationSVM.fit(X,Y,RemainingArgs{:});

这个错误是因为你使用了 fitcsvm 函数来训练一个多类别的分类器，但是 SVM 只能用于二分类问题。解决这个问题的办法是使用 fitcecoc 函数来训练一个支持多类别的 SVM 分类器。你可以将代码改为以下形式：

load fisheriris;
X = meas(:,3:4);
Y = species;
cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 30% 的数据用于测试
X_train = X(cv.training,:);
Y_train = Y(cv.training,:);
X_test = X(cv.test,:);
Y_test = Y(cv.test,:);

svm_model = fitcecoc(X_train, Y_train);
Y_pred = predict(svm_model,X_test);
accuracy = sum(Y_pred==Y_test)/length(Y_test);

这里使用了 fitcecoc 函数来训练一个支持多类别的 SVM 分类器，同时也省略了 KernelFunction 参数，因为在 fitcecoc 函数中默认使用的核函数是高斯核函数（即 rbf 核函数）。

相关问题

load fisheriris; X = meas(:,3:4); Y = species; cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 30% 的数据用于测试 X_train = X(cv.training,:); Y_train = Y(cv.training,:); X_test = X(cv.test,:); Y_test = Y(cv.test,:); svm_model = fitcecoc(X_train, Y_train); Y_pred = predict(svm_model,X_test); accuracy = sum(Y_pred==Y_test)/length(Y_test); 未定义与 'cell' 类型的输入参数相对应的运算符 '=='。

这个错误是因为 Y_train 和 Y_test 变量被定义为 cell 类型，而在计算准确率时使用了 "==" 运算符，但是该运算符不能用于 cell 类型的变量。

你需要先将 Y_train 和 Y_test 转换为数值类型（如 double 或 int），然后再计算准确率。可以使用以下代码进行转换：

Y_train = grp2idx(Y_train);
Y_test = grp2idx(Y_test);

这将把 Y_train 和 Y_test 转换为数字索引，使其可以与 predict 函数的输出进行比较。然后，你可以使用以下代码计算准确率：

accuracy = sum(Y_pred==Y_test)/numel(Y_test);

这将计算预测结果与测试集标签相同的样本数，并将其除以测试集样本总数，从而得到准确率。

clc clear load fisheriris; X = meas(:,3:4); Y = species; cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 30% 的数据用于测试 Y_train = grp2idx(Y_train); Y_test = grp2idx(Y_test); X_train = X(cv.training,:); Y_train = Y(cv.training,:); X_test = X(cv.test,:); Y_test = Y(cv.test,:); svm_model = fitcecoc(X_train, Y_train); Y_pred = predict(svm_model,X_test); accuracy = sum(Y_pred==Y_test)/length(Y_test); 未定义函数或变量 'Y_train'。

这是因为在上面的代码中，Y_train 还未被定义。你可以按照下面的代码进行修改：

clc
clear
load fisheriris;

X = meas(:,3:4);
Y = species;

cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 30% 的数据用于测试 

Y_train = grp2idx(Y(cv.training));
Y_test = grp2idx(Y(cv.test));

X_train = X(cv.training,:);
X_test = X(cv.test,:);

svm_model = fitcecoc(X_train, Y_train);
Y_pred = predict(svm_model,X_test);

accuracy = sum(Y_pred==Y_test)/length(Y_test);

这样就可以顺利运行了。