まず、一般的なタイトルで申し訳ありませんが、何が問題なのか本当に理解できません。
libSVM 3.17 をビルドしたばかりで、それを使用しようとしていますが、テストセットで何かを予測できないことに気付きました。そのため、非常に小さな問題でいくつかのテストを行いました。これが私がすることです：
3 つのクラス、2 次元の特徴ベクトル、基本的に 3 つの点のクラスター。これはトレーニング ファイルです。
1 0:1 1:1
1 0:1.1 1:0.9
1 0:1 1:1.2
2 0:10 1:11
2 0:9 1:10
2 0:10 1:12
3 0:50 1:52
3 0:49 1:50
3 0:48 1:49
モデルのトレーニング
libsvm-train.exe -t 0 data.txt model
(したがって、ここでは十分すぎるはずの線形カーネルを使用すると)、次のモデル ファイルが生成されます。
svm_type c_svc
kernel_type linear
nr_class 3
total_sv 4
rho -1.26244 -1.04645 -1.58585
label 1 2 3
nr_sv 1 2 1
SV
0.01414027149321267 0.000445053674077491 0:1 1:1.2
-0.01414027149321267 0 0:9 1:10
-0 0.0007109847138286527 0:10 1:12
-0.000445053674077491 -0.0007109847138286527 0:48 1:49
さて、予測してください: これはテストファイルです:
1 1
10 11
49 49
そして、出力は
1
1
1
33％の精度で。
私は libSVM をまったく初めて使用し、明らかにここで何か間違ったことをしています。LibSVM FAQを読んでもあまり役に立ちません。
ご意見をお寄せいただきありがとうございます。