【问题标题】：How to prepare input for classification learner app?如何为分类学习器应用准备输入？
【发布时间】：2018-09-09 06:09:42
【问题描述】：
我的工作是语音识别。这就是我目前所拥有的：
训练用
我有大小为11811x65 double 的input vector matrix (training data)，对应大小为1*65 double 的响应。
用于测试
我有一个大小为5942x11 double 的矩阵。
我想使用具有“Multiclass SVM”的分类学习器应用程序。
我应该如何向分类学习器应用提供输入？
- 我们是否只给出训练数据及其对应的输出？
- 能否同时向应用提供训练和测试数据？
- ? （也许我做错了？）
【问题讨论】：
标签：
matlab
svm
multiclass-classification
【解决方案1】：
我假设您的训练数据 X 中有 65 个观察值，测试数据 Z 中有 11 个观察值？对吧？
-
创建表：
train = array2table(X);
train.Group = Y;% labels
使用分类学习器训练 SVM
导出名为trainedsvm的训练模型让假设
-
现在您可以对测试数据进行分类
test = array2table(Z(:,1:11811));
test.Group = U;% labels
[predictedlabel,scores] = predict(trainedsvm,test);