多类支持向量机（一对一）
libsvm
machine-learning
matlab
svm
10
0

我知道，对于多类SVM，LIBSVM仅允许一对一分类。但是，我想对它进行一些微调以执行一个针对所有对象的分类。我试图在下面执行全部反对。这是正确的方法吗？

编码： 

TrainLabel;TrainVec;TestVec;TestLaBel;
u=unique(TrainLabel);
N=length(u);
if(N>2)
    itr=1;
    classes=0;
    while((classes~=1)&&(itr<=length(u)))
        c1=(TrainLabel==u(itr));
        newClass=c1;
        model = svmtrain(TrainLabel, TrainVec, '-c 1 -g 0.00154'); 
        [predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(TestLabel, TestVec, model);
        itr=itr+1;
    end
itr=itr-1;
end

我可能犯了一些错误。我想听听一些反馈。谢谢。

第二部分：正如Grapeot所说：我需要进行汇总汇总（或作为简化解决方案进行投票）以得出最终答案。我不确定该怎么做。我需要一些帮助。我看到了python文件，但仍然不太确定。我需要协助。

参考资料：
Stack Overflow
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共 2 个回答
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%# Fisher Iris dataset
load fisheriris
[~,~,labels] = unique(species);   %# labels: 1/2/3
data = zscore(meas);              %# scale features
numInst = size(data,1);
numLabels = max(labels);

%# split training/testing
idx = randperm(numInst);
numTrain = 100; numTest = numInst - numTrain;
trainData = data(idx(1:numTrain),:);  testData = data(idx(numTrain+1:end),:);
trainLabel = labels(idx(1:numTrain)); testLabel = labels(idx(numTrain+1:end));
%# train one-against-all models
model = cell(numLabels,1);
for k=1:numLabels
    model{k} = svmtrain(double(trainLabel==k), trainData, '-c 1 -g 0.2 -b 1');
end

%# get probability estimates of test instances using each model
prob = zeros(numTest,numLabels);
for k=1:numLabels
    [~,~,p] = svmpredict(double(testLabel==k), testData, model{k}, '-b 1');
    prob(:,k) = p(:,model{k}.Label==1);    %# probability of class==k
end

%# predict the class with the highest probability
[~,pred] = max(prob,[],2);
acc = sum(pred == testLabel) ./ numel(testLabel)    %# accuracy
C = confusionmat(testLabel, pred)                   %# confusion matrix
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从代码中，我可以看到您正在尝试首先将标签转换为“某些类”与“非此类”，然后调用LibSVM进行培训和测试。一些问题和建议：

  1. 您为什么要使用原始的TrainingLabel进行培训？我认为应该是model = svmtrain(newClass, TrainVec, '-c 1 -g 0.00154'); ？
  2. 使用改进的训练机制，您还需要调整预测部分，例如使用总和来确定最终标签。在LibSVM中使用-b开关启用概率输出也将提高准确性。
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