libsvm matlab中允许一类错误

我读了一篇关于年龄和性别识别的文章，文章说：“对于年龄，分类器在38%的时间里是正确的，如果允许一个类别的错误，那么性能是71%。”

我不知道如何使用libsvm对多类执行“一类错误”。 我是否必须修改代码：

model = svmtrain(train_label, train, ['-c ' num2str(best_C) ' -g ' num2str(best_gamma) ' -b 1']);
[predict_label, accuracy, prob_estimates] = svmpredict(test_label, test, model, '-b 1 -q');

---

还是我必须写另一个代码

处理此问题的最简单方法是对预测的标签进行一些后处理

标准精度的工作原理如下：

correct = predicted_label == test_label;
num_correct = length(find(correct));
accuracy = correct ./ length(test_label);

因此，考虑到一个类别错误（即：分类器预测年龄为一个类别旧，或一个类别年轻，但仍将其计算为正确），您需要修改计算为正确的内容。也许可以使用类似于：

correct = abs(predicted_label - test_label) <= 1;

correct=abs（预测标签-测试标签）