在使用svm分类时，如何在matlab中获得误差与历次（迭代）图？

我使用

svmtrain

来训练我的数据集，并使用

svmclassify

来预测测试集。我想看看优化过程，错误与时代（迭代）图。我查看了用法和代码，发现没有关于此类问题的信息。我唯一能得到的就是对最大迭代的控制

在使用SVM分类时，如何在matlab中获得误差与历次（迭代）图？

这是我修改的代码。但不是我想要的，我想要每个时代的错误。以前有人做过这样的分析吗？非常感谢。 致以最良好的祝愿

%#加载数据集
加载fisheriris%#加载iris数据集
群=成员（种，'setosa'）；%#创建一个两类问题
最大值=210；%#最大迭代次数
ErrVsIter=0（最大值，2）；%存储错误数据
%#控制最大迭代次数
对于N=200：最大值
%options.MaxIter=N；
选项=statset（'MaxIter'，N）；
%#5倍交叉验证
k=5；
cvFolds=crossvalind（'Kfold'，Groups，k）；%获得5倍CV的索引
cp=classperf（组）；%#初始性能跟踪器
对于i=1:k%#每个折叠
testIdx=（cvFolds==i）；%获取测试实例的索引
trainIdx=~testIdx；%#获取索引训练实例
%#在训练实例上训练SVM模型
svmModel=svmtrain（MEA（列车IDX，：）、组（列车IDX）。。。
“选项”、“选项”、“自动缩放”、“真”、“显示图”、“假”、“方法”、“QP”和。。。
“BoxConstraint”、2e-1、“核函数”、“线性”）；
%#plotperform（svmModel）；
%#使用测试实例进行测试
pred=svmclassify（svmModel，meas（testIdx，：），'Showplot'，false）；
%#评估和更新性能对象
cp=classperf（cp、pred、testIdx）；
结束
%#获取错误率
ErrVsIter（N，1）=N；
ErrVsIter（N，2）=cp.ErrorRate；
结束
绘图（ErrVsIter（1:MaxIterValue，1），ErrVsIter（1:MaxIterValue，2））你做的都是正确的，问题是SVM每次都在寻找解决方案！因此，每个历元的CorrectRate=1，请尝试在代码中键入cp.CorrectRate，以查看它

问题如下：

 Groups = ismember(species,'setosa');          

数据对于SVM来说非常简单

也可以这样画：

plot(ErrVsIter(200:MaxIterValue,1),ErrVsIter(200:MaxIterValue,2));

你能提供一些可运行的例子吗？嗨，本，我添加了一个例子。谢谢你的帮助。