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libsvm (回帰問題を解決するためのライブラリ) を使用して、トレーニング セットからモデルを生成しています。

生成されたモデルには多くの行が含まれていますが、生成されたモデル全体を表す行が 1 つだけ含まれていると思います。各行が1つのモデルに対応していると思います。

例: 1 人のユーザーに関するデータをトレーニング セットとして使用する場合、ユーザーに関する 10 行としましょう。生成されたモデルには、このユーザーのモデルを表す 1 つの行があると想定します。しかし、そうではありません。

なんで?または、生成された行の平均をどのように解釈する必要がありますか?

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使用しているデータの種類 - 疎か密か? LibSVMは、ニューラル ネットワーク ( Nen Beta ) と比較して回帰のパフォーマンスが非常に悪いです。線形モデルに関心がある場合は、LibSVM モデルを構成するサポート ベクターを単一の重みベクトル (プラス バイアス) に変換する必要があります。解釈できるようにします。

于 2012-02-19T13:26:04.903 に答える