LibSVM での予測にサポート ベクター回帰を使用しています。私はそれをすべて働きます。しかし、頭の中に残る疑問が 1 つあります。
LibSVM の場合、最初にトレーニング セットとテスト セットを同じ範囲でスケーリングしてから、最適なパラメーターを選択します。svm-train と svm-predict を実行すると、テスト セットの予測値がスケーリングされた形式で取得されます。私は Excel を使用しており、スケーリングを逆にして、平均絶対パーセント誤差 (MAPE) を計算しています。
LibSVM でのスケーリングは、最小値から値を減算し、特定の機能の範囲で除算するように機能することを確信しています。ただし、手動でスケーリングした値と LibSVM でスケーリングした値が同じかどうかを確認したかったのです。データセットを 2 つのセットに分割する前に、フィーチャの最小値と最大値を見つけてから、前述の方法でスケーリングを行います。ただし、LibSVM が提供するトレーニング セットとテスト セットのスケーリング値は、私が手動で計算した値とまったく同じではありません。彼らはちょうど大まかに近いです。なぜ同じではないのか誰か知っていますか？
もう1つの質問は、LibSVMでMAPEを計算するにはどうすればよいですか?