如何计算matlab中使用支持向量机进行图像分类训练和测试的准确性

Question

我试图用SVM方法对每组图像进行分类，每次随机选择训练和测试数据。当T运行程序时，由于随机选择数据，性能会发生变化。如何获得我算法的准确性能以及如何计算训练和测试的准确性？

我使用性能的公式是

Performance = sum(PredictedLabels == test_labels)/numel(PredictedLabels) 

我使用分类multisvm功能。

Answer 1

我的建议：

其实性能测量是可以接受的，但也有一些其他的像@丹稍微更好的选择已经提到。

更重要的是，你需要处理随机性。

1）每次你选择你的training数据，测试trained模型与多个随机test数据和平均的准确性。 （例如10次左右）

2）使用多个trained模型并取其平均性能以获得一般性能。

备注：

1）您需要确保training数据和test数据不重叠。或者它不再是test的数据。

2）最好让training的数据具有相同数量的样本，从每个class label。这意味着你可以提前分割你的数据集。