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我正在使用 LibSVM 进行一些多类分类。我使用 LibSVM 的 MATLAB 接口训练了模型。然后，我将这个模型保存为可以在 C 中识别的格式。我现在想在 C 中使用 svm_predict 进行分类。我无法重现我在 MATLAB 中看到的结果。事实上，无论我输入什么测试向量（甚至是零向量），我都会得到相同的类输出，我认为问题在于我将测试向量 x 加载到 svm_node 结构中的方式。下面是代码片段。请让我知道这是正确的方法还是我遗漏了什么。

struct svm_model *libsvm_model = svm_load_model('mymodel.svm');
struct svm_node x[2001]; // this is for one feature vector of size 2000x1
int index = 1;
int i = 0;

for (i = 0; i < features.size(); i++) {
  x[i].index = index;
  x[i].value = features.at(i); 
  index = index + 1; 
}

x[i+1].index = -1;
x[i+1].value = '?';

double result = svm_predict(libsvm_model, x);
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1 回答 1

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这似乎是一个问题：

x[i+1].index = -1;
x[i+1].value = '?';

libsvm需要svm_node是一个输入向量，它应该有正索引和双精度值。你不应该“留下”一些奇怪的空白维度。

顺便说一句，你不需要index变量

for (i = 0; i < features.size(); i++) {
  x[i].index = index;
  x[i].value = features.at(i); 
  index = index + 1; 
}

相当于

for (i = 0; i < features.size(); i++) {
  x[i].index = i + 1;
  x[i].value = features.at(i);  
}
于 2013-08-28T14:33:15.647 回答