preTestLabel = svmpredict(TestLabel, TestData, model); assignin('base','TestLabel',TestLabel); assignin('base','preTestLabel',preTestLabel);什么意思
时间: 2024-01-06 14:04:50 浏览: 52
这段代码是使用支持向量机(SVM)对测试数据进行分类预测,并将预测结果存储在变量preTestLabel中。其中TestLabel是测试数据的真实标签,TestData是测试数据,model是训练好的SVM模型。
assignin('base','TestLabel',TestLabel)和assignin('base','preTestLabel',preTestLabel)是将TestLabel和preTestLabel这两个变量存储到MATLAB工作区中,以便在之后的代码中使用。其中'base'是指将这些变量存储在默认的工作区中。
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regressor = svmtrain(mean_Xbase(:, j), Ker_base, ['-s 4 -t 4 -c ' num2str(cur_C) ' -n ' num2str(cur_nu) ' -m 10000']); mean_Xbase_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xbase(:, j), Ker_base, regressor); mean_Xhold_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xhold(:, j), Ker_hold, regressor); mean_Xval_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xval(:, j), Ker_val, regressor);
这段代码使用 svmtrain 函数训练一个支持向量机回归器 regressor,其中输入特征为 mean_Xbase(:, j),核矩阵为 Ker_base。训练过程中使用了参数 ['-s 4 -t 4 -c ' num2str(cur_C) ' -n ' num2str(cur_nu) ' -m 10000'],其中 cur_C 和 cur_nu 分别是之前计算得到的 C 和 nu 的值。
接下来,使用 svmpredict 函数分别对 mean_Xbase(:, j)、mean_Xhold(:, j) 和 mean_Xval(:, j) 进行预测并将结果存储在 mean_Xbase_rec(:, j)、mean_Xhold_rec(:, j) 和 mean_Xval_rec(:, j) 中。这些预测结果是使用之前训练得到的 regressor 进行的。
% SVR learning and testing regressors{j} = svmtrain(mean_Xtr(:, j), Ker_S, ['-s 4 -t 4 -c ' num2str(C) ' -n ' num2str(nu) ' -m 10000']); mean_S_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xtr(:, j), Ker_S, regressors{j}); mean_U_rec(:, j) = svmpredict(mean_U(:, j), Ker_U, regressors{j});
这段代码实现了 SVR(Support Vector Regression)的训练和测试过程。
首先,使用 svmtrain 函数基于 mean_Xtr 的第 j 列数据作为目标变量,Ker_S 作为输入样本特征和目标变量的核矩阵,以及指定的参数进行 SVR 模型的训练。其中,参数 '-s 4' 表示使用 epsilon-SVR 模型,'-t 4' 表示使用径向基函数核,'-c' 和 '-n' 分别指定了惩罚参数 C 和 epsilon 的值。最后的参数 '-m 10000' 表示设置缓存大小为 10000。
接下来,使用 svmpredict 函数利用训练好的回归器 regressors{j} 对 mean_Xtr 的第 j 列数据进行预测,并将预测结果保存在 mean_S_rec 的第 j 列中。同样地,对 mean_U 的第 j 列数据进行预测,并将结果保存在 mean_U_rec 的第 j 列中。
该段代码的目的是训练 SVR 模型并使用它来对已知类别样本和未知类别样本进行重构。重构的结果将在后续的过程中用于计算分类准确率和评估模型性能。