复盘——libsvm例程调试

matlab的自带SVM只能进行二分类，为了进行多分类，我经过百度搜索之后，发现了台湾大学一位老师开发的工具包，libsvm。

首先，需要去自己下载libsvm工具包。
然后，需要将libsvm工具包加载进来。

方法1：找到matlab安装文件下的toolbox文件夹，然后将解压后的工具包文件夹直接copy到这里面。可以从这里面下载
由于我是用的matlab模型，因此就直接下载第三行也就是MATLAB and OCTAVE那一行对应的版本了。下载之后别忘了解压。

方法2：或者这样做：这个链接里说了

代码如下：`

tic;
close all;
clear all;
clc;
format compact;

load heart_scale;
data = heart_scale_inst;
label = heart_scale_label;

ind = 200;
traindata = data(1:ind,:);
trainlabel = label(1:ind,:);
testdata = data(ind+1:end,:);
testlabel = label(ind+1:end,:);

model = libsvmtrain(trainlabel,traindata,'-s 0 -t 2 -c 1.2 -g 2.8');

model
Parameters = model.Parameters
Label = model.Label
nr_class = model.nr_class
totalSV = model.totalSV
nSV = model.nSV

% 利用建立的模型看其在训练集合上的分类效果
[ptrain,accuracy,prob_estimates] = libsvmpredict(trainlabel,traindata,model);



% 预测测试集合标签
[ptest,accuracy_test,prob_estimates_test] = libsvmpredict(testlabel,testdata,model);

代码注释可以看这篇文章

但是，有一点需要注意，我看上面那篇博文的博主没有注意这一点。代码中的函数，

一定

**要用 ***

libsvmpredict和libsvmpredict！

---

笔者在使用svmpredict和svmpredict的时候就出现了错误。

还有一个方面需要注意，我是将heart_scale数据文件和程序放在别的文件夹下了，并没有像一些博主说的那样在libsvm所在matlab的toolbox路径下运行。运行结果也没有问题。

但是，笔者的调试程序只是三分类，笔者如果想用自己的数据进行更多种类的分类，就要花点心思了，这是接下来几天的事情。