如何使用 matlab 修复 svm 中的测试和训练集？答案

【问题标题】：How to fix the test and train set in svm using matlab?如何使用 matlab 修复 svm 中的测试和训练集？
【发布时间】：2016-03-22 03:07:53
【问题描述】：

我是 matlab 新手。我想知道如何在 svm 代码中修复训练集和测试集，因为我有 find a code，代码随机选择测试集和训练集。我的数据库是 YMU 数据库，我应该如何使用 svm 代码修复训练集和测试集。因为我使用crossvalind 来随机选择训练集和测试集。我应该使用 crossvalind 更改哪个变量？

%load YMU database
%NMC is non-makeup , MC is makeup
%testingset = non-makeup, trainingset is makeup
load TestingSetNMC.mat
load TrainingSetMC.mat
load gnd_Test.mat
load gnd_Train.mat

data1 = TrainingSet;
data2 = TestingSet;
groups1 = ismember(gnd_Train,'data1');
groups2 = ismember(gnd_Test,'data2');
%crossvalind is random choose
[train] = crossvalind('holdOut',groups1);
[test] = crossvalind('holdOut',groups2);
cp = classperf(groups1);
svmStruct = svmtrain(data1(train,:),groups1(train),'showplot',true);
classes = svmclassify(svmStruct,data2(test,:),'showplot',true);
classperf(cp,classes,test);
cp.CorrectRate

【问题讨论】：

标签： matlab svm

【解决方案1】：

使用（大多数）生成伪随机输出的 matlab 函数，您可以通过显式指定随机数生成器的种子和方法来控制该输出。

在您的情况下，请在致电 crossvalind 之前将以下行放在任何位置：

rng(1, 'twister');

这会将种子设置为 1，将方法设置为 Mersenne Twister。在rng 的文档中，您将找到有关控制伪随机输出的更详细说明。

【讨论】：