用Matlab计算目标值

我正在一个for循环中训练一个支持向量机来改变我的实例的特征，我想画出最终的目标值与迭代。我在Matlab中使用LIBSVM，但是我没有在返回的模型中明确地找到最终的目标值。 如何在每次迭代中使用返回的模型计算最终目标值

可以读取svmtrain打印的脚本，但我希望不使用此技巧计算此值

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P.D.我有C++的基本知识。

< P>我修改了Sv.CPP和SVM .h来返回目标值，添加了几行代码。 1） 在svmmodel（svm.h）和decision_函数（svm.cpp）结构中添加新字段

2） 在decision_函数的新字段中复制si.obj

3） 将decision_函数的字段catch复制到svmmodel结构的较新字段中（svm.cpp中的svm_train函数）

4） 修改svm_模型_matlab.c，以在svmmodel结构中引入新字段

• 增加字段变量的数量，并在输出结构中添加一个新字段
• 根据输出结构中的顺序，将函数模型修改为matlab结构。（很容易复制用于字段rho的代码并用变量名替换rho）
• 修改矩阵_matlab_to_模型函数

这真的很容易而且很难

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我可以传递新文件，只需向我发送一封电子邮件，目的是：LIBSVM ObjModification

你在使用C-SVM吗？如果是，请参阅此常见问题解答。如果没有，您能否包括用于训练的函数名称和训练输出（如果有）？是的，我正在使用Matlab中的C-SVM和函数“svmtrain”。这将返回一个带有参数的模型结构：“nr_类”、“totalSV”、“rho”、“Label”、“ProbA”、“ProbB”、“nSV”、“sv_coef”、“SVs”这两个家伙请求了这个mods，我没有提供，因为它有点棘手，我没有对它进行广泛的测试。如果有人有libsvm的叉子，我可以把零钱寄给你。另一方面，您可以在simpleMKL中使用Varma提出的MOD，这非常有用且简单。