classification - k-nn分類器の精度を見つける方法

Question

matlab を使用してコイン認識プロジェクトを行っています。テスト画像とトレーニング画像から特徴を抽出しました。8761 個のトレーニング イメージと 2200 個のテスト イメージがあります。各画像特徴の次元は 192*1 です。したがって、私の trainData には 192*8761features が含まれ、testData には 192*2200 が含まれます。このデータムを K-nn 分類器で分類しました。どのように精度を計算できますか?

Answer 1

精度は、正しく分類されたトレイン サンプルの割合です。

使用している場合はknnclassify、関数のヘルプ テキストを参照してください。要するに、コードは次のようになります。

knnclassify(trainData, testData, trainDataLabel)

行がサンプルを記述し、列が属性を記述していることを確認してください。あなたの場合、trainDataには8761行と192列が必要です。同様に、testData には 2200 行と 192 列が必要です。また、trainDataLabel は、trainData 内の各サンプルのクラスを記述する必要があるため、8761 行と 1 列を持つ必要があります。