使用 svmtrain 时如何测量训练误差

【问题标题】：How to measure the training error when using svmtrain使用 svmtrain 时如何测量训练误差
【发布时间】：2013-10-25 22:13:13
【问题描述】：

我正在使用生物信息学工具箱来应用支持向量机。我正在使用 svmtrain 命令来训练我的分类器，但我不知道如何测量训练误差或在哪里可以找到此阶段的预测输出。谁能帮帮我，最好的问候，

【问题讨论】：

训练后，您使用相同的训练数据运行 svmclassify，并将返回的预测标签与原始标签进行比较。您可以简单地计算不匹配的数量。如果你想找到交叉验证错误，那就是另外一回事了。
就像@Zoran 所说的交叉验证错误和不匹配之间存在差异，但有关更多信息，请直接在 LibSVM 网站上阅读。我建议看看那个例子Matlab libsvm
Zoran 和 Alexandre 感谢您的帮助，我会看看 LibSVM 网站

标签： matlab svm

【解决方案1】：

要查看“训练错误”，只需将模型应用于训练数据即可。假设您使用标准的 Matlab 数据：

load fisheriris
xdata = meas(51:end,3:4);
group = species(51:end);
model = svmtrain(xdata, group);

对数据使用 svmclassify：

predictions = svmclassify(model, xdata);

然后计算错误分类数据的比例：

disp( [group predictions ] )

【讨论】：