matlab加载SVM模型时，模型与预测数据维度的匹配问题

Question

在matlab中用fitcecoc函数建立的SVM模型，然后将该模型加载到APP designer中，用predict函数做预测时会报模型的输入输出数量与数据的数量不匹配这样的错误
用到的函数为：app.classifier=load('classifier.mat'); newlabel=predict(app.classifier,app.save_all);
报错显示的是：错误使用 predict
The number of inputs and outputs of the model must match that of the data.
我自己已经查看了predict函数里面的输入数据数量和维度大小，都没有错误。现在不知道是什么原因

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在MATLAB中使用fitcecoc函数训练得到的SVM模型，并用predict函数进行预测时，如果遇到“输入输出数量与数据的数量不匹配”的错误，通常有以下几个可能的原因：

1. 特征维度不一致：确保你在加载模型后用于预测的数据集（app.save_all）具有与训练模型时完全相同的特征维度。例如，如果你在训练时使用的是每行一个样本、每列一个特征的数据矩阵，那么预测时也要保证这样的格式。

   检查方法：

   % 假设训练时使用的特征矩阵为X_train
   size(X_train, 2) == size(app.save_all, 2) % 检查特征维度是否一致
   

2. 样本数量问题：predict函数需要接收一个二维矩阵作为输入，其中每一行代表一个样本。请确保你的输入数据（app.save_all）是一个二维数组，并且样本数量与模型期望的一致。

   检查方法：

   % 假设训练时的样本数量为num_samples
   size(app.classifier.X, 1) == size(app.save_all, 1) % 检查样本数量是否一致
   

3. 多分类问题处理：fitcecoc函数训练的是多类SVM模型，其内部结构可能涉及多个二分类器。当调用predict时，要确保传入的数据能够被正确地分配到各个二分类器上进行预测。

4. 模型保存和加载完整性：检查加载的's_classifier.mat'文件是否完整保存了训练好的模型参数，包括所有必要的分类器信息。

解决方案步骤：

• 确保训练数据和预测数据具有相同的预处理步骤（比如归一化或标准化）。
• 在加载模型前，可以先查看模型的详细信息以确认其输入维度要求：

  loaded_model = load('classifier.mat');
  display(loaded_model.classifier)
  

• 调整预测数据至正确的维度和格式：

  % 如果有必要，对app.save_all进行适当的转换或重塑
  app.save_all = reshape(app.save_all, [], size(X_train, 2)); % 若有必要调整为列向量
  newlabel = predict(loaded_model.classifier, app.save_all);
  

通过上述检查和调整，应该能解决模型与预测数据维度不匹配的问题。