Matlab libsvm预测的所有变量的值相同
我正在matlab中尝试libsvm。我已经为二进制类创建了一个模型。但它始终给出了相同的预测标签。如何建立概率分类器。字符串'-s-g-t-b….''应该是什么？。我已经采取了特征向量的图像进行培训和测试。我为训练拍摄了216张照片（24orig+192dist）。46用于测试（5orig+41dist）。我必须预测两类原始的和扭曲的，即1和2 我正在努力做到以下几点： 1） %训练支持向量机 svmstruct=svmtrain1（标签，训练，'-s0-t2-c1-g0.833-b1'）； %使用支持向量机模型对数据进行分类 [预测标签、准确度、概率值]=SVM预测（标签、测试、SVM结构，'-B1'）； 它给出了以下错误： 标签向量的长度与实例的长度不匹配 在使用时： 2） svmstruct=svmtrain1（标签，训练，'-s0-t2-c1-g0.833-b1'）； %使用支持向量机模型对数据进行分类 [预测标签、准确度、概率值]=SVM预测（测试标签、测试、SVM结构，'-B1'） 它给出了相同的预测标签，即2Matlab libsvm预测的所有变量的值相同,matlab,svm,libsvm,Matlab,Svm,Libsvm,我正在matlab中尝试libsvm。我已经为二进制类创建了一个模型。但它始终给出了相同的预测标签。如何建立概率分类器。字符串'-s-g-t-b….''应该是什么？。我已经采取了特征向量的图像进行培训和测试。我为训练拍摄了216张照片（24orig+192dist）。46用于测试（5orig+41dist）。我必须预测两类原始的和扭曲的，即1和2 我正在努力做到以下几点： 1） %训练支持向量机 svmstruct=svmtrain1（标签，训练，'-s0-t2-c1-g0.833-b1'）；