Matlab の libsvm ツールボックスを使用して分類器を作成しました。すべてのポジティブ クラス データをネガティブ クラスとして分類し、その逆も同様です。相互検証を行っているときに良い結果が得られましたが、いくつかのデータをテストしているときに、分類子が間違った方法で動作していることがわかります。問題がどこにあるのかわかりません。
誰でもこの問題について私を助けてくれませんか。
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これは、最初のトレーニング例の (バイナリ) ラベルが -1 だった以前のバージョンの libsvm の「機能」でした。最も簡単な解決策は、最新バージョン (> 3.17) を入手することです。
詳細については、こちらをご覧ください: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/faq.html#f430
于 2013-05-31T18:30:08.763 に答える
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500 個のトレーニング インスタンスがあるとします。250 はプラス、その他はマイナスになります。テスト セットでは、陽性と同じ特徴を持つインスタンスが陽性と予測されます。しかし、テスト ラベル (LIBSVM が精度を計算できるようにテスト ラベルを提供する必要があります。それらは明らかに予測アルゴリズムでは使用されません) を LIBSVM に提供している場合、正確に逆のラベルを (誤って) 提供しています。したがって、予測したラベルが正反対になったような気がします。ランダムな分類器でさえ、バイナリ分類の問題に対して 50% の精度を持つためです。
于 2013-03-05T02:28:41.217 に答える