如何使用SVM预测libsvm中的matlab函数

我的项目介绍

我目前正在使用matlab中的LIBSVM来训练和测试我的数据，以便区分业余摄影师和专业摄影师拍摄的照片/图像。我的数据实际上是RGB直方图、稀疏边缘分布和重复识别等特征。我使用了1040张图片用于培训（50%是专业照片，50%是业余照片），210张图片用于测试（未贴标签）

我需要有人帮助澄清以下内容

[预测值、准确度、决策值/概率估计值]= svmpredict（测试标签向量，测试实例矩阵，模型[， “libu选项]）测试标签向量正确吗 在执行测试时是否有任何值（或+1或-1？

根据文件第8页，准确度值如下所示： 准确度=#正确预测数据/#总测试数据，因此不准确 这意味着我必须知道测试的标签向量 执行测试，因为我需要能够判断 预测的_标签与测试的_标签_向量相同，以便 将标签调整为“正确预测的数据”？

(一)

是的，它是一个-1和1的向量，表示您正在测试的数据的真实标签（training_instance_matrix上的数据）

(二)

是的，您需要知道真正的标签才能使用LIBSVM返回的准确度值。如果不是，您将得到SVM分类器的决定（在预测标签中），但精度返回的值将没有任何用处