flow_model= load('test_save'); flow_svmstruct = flow_model.model; % [predict_label_1,accuracy_1,prob_estimates] = libsvmpredict(outputTestDataset,inputn_test',flow_svmstruct); [predictTestDataset,~] = libsvmpredict(outputTestDataset, inputn_test', flow_svmstruct); % 测试集的类型识别结果

根据你提供的代码，我可以看出你正在使用 LIBSVM 进行 SVM 分类器的测试。在代码中，你已经加载了训练好的 SVM 模型，保存在变量 flow_svmstruct 中。接下来，你使用 libsvmpredict 函数来对测试数据进行分类预测。

根据 LIBSVM 的文档，libsvmpredict 函数的语法如下：

[predicted_label, accuracy, decision_values] = libsvmpredict(test_label_vector, test_instance_matrix, model, 'libsvm_options');

其中，test_label_vector 是测试数据的标签向量，test_instance_matrix 是测试数据的特征矩阵，model 是训练好的 SVM 模型，'libsvm_options' 是 LIBSVM 的选项参数。

在你的代码中，你已经将测试数据的标签向量存储在 outputTestDataset 中，将测试数据的特征矩阵存储在 inputn_test 中。你已经加载了训练好的 SVM 模型，保存在 flow_svmstruct 中。因此，你可以使用以下代码来对测试数据进行分类预测：

[predicted_label, accuracy, decision_values] = libsvmpredict(outputTestDataset, inputn_test, flow_svmstruct);

其中，predicted_label 是预测的标签向量，accuracy 是预测的准确率，decision_values 是预测的决策值。

另外，你还可以使用以下代码来仅获取预测的标签向量，而不需要准确率和决策值：

[predicted_label, ~] = libsvmpredict(outputTestDataset, inputn_test, flow_svmstruct);

其中，'~' 表示忽略该变量的输出。

希望这个解释对你有所帮助！