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LIBLINEARのAPIのbiasパラメータの意味がわかりません。トレーニング中にユーザーが指定するのはなぜですか? 学習モデルのパラメータである分離超平面から原点までの距離だけではないでしょうか?

これはREADMEからのものです：

バイアス >= 0 の場合、各データ インスタンスの最後に 1 つの追加機能が追加されたと想定します。

この追加機能は何ですか?

私は Liblinear/Libsvm の初心者で、ここで問題を抱えています。

トレーニング用の非常に大きなデータ (非常に不均衡な 2.883.584 サンプル、それぞれが 21 次元) と、テスト用のビッグ データ (21 次元の 262.144 サンプル) があります。データのビッグデータの性質のため、LIBSVM (または LibLinear) の線形カーネル実装を使用しています。文献では、これらのデータで RBF カーネルを使用する際の問題について警告しています。

私の問題は次のとおりです。私が何をしても、分類子は 1 つのクラス (より多くのサンプルを持つクラス、または私の実験では負のクラス) のみを予測します。

私はこれまでに試しました：

1- バランスのとれたデータと不均衡なデータをトレーニングし、データをスケーリングせず、パラメーターを選択しません。

2-バランスのとれたデータと不均衡なデータをトレーニングし、データをさまざまな範囲 ([-1,1] と [0,1]) でスケーリングしますが、パラメーターは選択しません。

3-バランスのとれたデータと不均衡なデータをトレーニングし、パラメーターを選択してさまざまな範囲 ([-1,1] と [0,1]) でデータをスケーリングします。

これらの実験はすべて 81% の精度という結果になりますが、これらの正しい予測はすべてネガティブ クラスからのものです。正のクラスはすべて、線形 svm によって誤分類されます。

以下に示すように、.model ファイルは非常に奇妙です。

グリッド検索を介してパラメーターを選択すると、最高の C が常に 5 分割交差検証の最高精度 50% を提供します。それがMatlabでグリッド検索を行う方法です：

編集: これは、私のトレーニング データのポジティブ サンプルとネガティブ サンプルの 1 つです。

そして、これが私のテストデータのポジティブサンプルとネガティブサンプルの1つです。

データに何か問題がありますか? グリッド検索で C 範囲を増やす必要がありますか? または、別の分類器を使用する必要がありますか?

C++ Visual Studio 2012 プロジェクトで (開発者として) Liblinear を使用するにはどうすればよいですか? プロジェクトに「linear.h」、「linear.cpp」、「tron.h」、「tron.cpp」というファイルを追加してみました。しかし、liblinear ディレクトリ内にある「blas」ディレクトリに関連して解決できなかった追加の依存関係があります。ビジュアル スタジオで liblinear を使用する方法について、段階的な説明を提供してもらえますか?

前もって感謝します！

LIBLINEAR の Java バージョンには、関数を最適化したい損失関数のタイプを選択できる「SolverType」と呼ばれるクラスがあります。たとえば、「SolverType.L2LOSS_SVM_DUAL」です。ユーザー定義の損失関数を定義する方法はありますか?

LIBLINEAR ドキュメントでは、

しかし、ホームページを読んだり、ドキュメントを見たりしても、どのようなオプションがあるのか​​ わかりませんliblinear_options。

これはどこかにリストされていますが、明らかに見逃していますか?

さらに、どこにもリストされていないのでliblinear_options、次の質問に行き詰まっています。

このtrain方法は線形 SVM を使用してモデルを作成しますか?

私は機械学習が初めてで、ここからデータセットを使用して liblinear でロジスティック回帰予測を使用しようとしています http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv

私はJavaを使用してトレーニングとテストを行っています。ただし、同じファイルで予測を実行しても、それらすべての予測として常に -1 になります。lib linear と libsvm で提供されている heart_scale を使用しても、100% になることはありません。私が間違っていることは何ですか？

Javaで次のコマンドを実行しています

java -cp liblinear-1.94.jar de.bwaldvogel.liblinear.Train -s 0 trainFile

java -cp liblinear-1.94.jar de.bwaldvogel.liblinear.Predict -b 1 testFile testFile.model testFile.txt

私の無知を許してください: UNIX システム ( ) を必要とするライブラリを使用する必要がありますLIBSHORTTEXT。Unix で仮想マシンをインストールする必要がありますか、それとも Cygwin で十分ですか? （私はそれらの違いについてかなりの数の記事を読みましたが、この特定の用途の実際の違いを本当に理解していません）. ありがとう！

編集：ライブラリにはUNIXが必要であると述べたドキュメントはこちら