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。

相关问题

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。

优化：load('iris_data.mat'); % 加载数据集 X = meas(:,1:2); % 提取特征 Y = (species == 'Iris-setosa'); % 将标签转换为二分类问题 X = normalize(X); % 归一化处理 [trainX,trainY,testX,testY] = splitData(X,Y,0.7); % 划分数据集 model = fitcsvm(trainX,trainY); % 训练 SVM 模型 predY = predict(model,testX); % 预测测试集结果 acc = sum(predY == testY) / length(testY); % 计算准确率

感谢您对代码的优化！将标签转换为二分类问题时，应该将标签改为 'Iris-setosa'，而非 'setosa'，代码如下：

load('iris_data.mat');  % 加载数据集
X = meas(:,1:2);  % 提取特征
Y = (species == 'Iris-setosa');  % 将标签转换为二分类问题
X = normalize(X);  % 归一化处理
[trainX,trainY,testX,testY] = splitData(X,Y,0.7);  % 划分数据集
model = fitcsvm(trainX,trainY);  % 训练 SVM 模型
predY = predict(model,testX);  % 预测测试集结果
acc = sum(predY == testY) / length(testY);  % 计算准确率

同时，为了更好地评估模型的性能，我们可以使用交叉验证来选择最优的超参数，例如：

load('iris_data.mat');  % 加载数据集
X = meas(:,1:2);  % 提取特征
Y = (species == 'Iris-setosa');  % 将标签转换为二分类问题
X = normalize(X);  % 归一化处理
cv = cvpartition(length(Y),'HoldOut',0.3);  % 划分数据集
trainX = X(cv.training,:);
trainY = Y(cv.training,:);
testX = X(cv.test,:);
testY = Y(cv.test,:);
t = templateSVM('KernelFunction','rbf');  % 选择模型
options = optimoptions('fmincon','MaxFunEvals',1000);  % 优化参数
model = fitcecoc(trainX,trainY,'Learners',t,'Optimizer','fmincon','Options',options);  % 训练分类器
predY = predict(model,testX);  % 预测测试集结果
acc = sum(predY == testY) / length(testY);  % 计算准确率

这里使用了交叉验证来划分数据集，并使用了 templateSVM() 函数来选择 SVM 模型，这个函数使用了默认的超参数，可以通过 options 参数进行自定义设置。同时，使用 fitcecoc() 函数来训练多分类 SVM 模型。