問題タブ [libsvmsharp]

次のようなシステムによって生成されるデータのストリーム（3D位置など）があります。

(pos1, time1) (pos2, time2) (pos3, time3) ...

機械学習技術を使用して、特定のイベントの可能性を特定のデータ ストリームから推定 (または検出) したいと考えています。私がやった事：

1. イベントがそのフレームで発生した場合は、すべてのフレームでデータに YES のタグを付けました。それ以外の場合は、NO に設定されます。

(pos1, time1, NO) (Pos2, time2, Yes) (pos3, time3, NO) ...(posK, timeK, Yes)...

2. Lのようなウィンドウの長さを設定して、L個の連続したフレームを与えてモデルをトレーニングします。対応するタグは、そのウィンドウの最後の要素のタグによって設定されます。

(pos1、Pos2、pos3、NO) (pos2、Pos3、pos4、NO) (pos3、Pos4、pos5、NO) ... (posK-2、PosK-1、posK、YES) ...

3. 最後に、このセットでモデルをトレーニングしました。
4. テストでは、 L個の連続するフレームを連結し、モデルにこのデータ セットに対応するタグ (YES または NO など) を見つけるように依頼します。

「YES」よりも「NO」のほうがはるかに多いことがわかります。システムがほとんどアイドル状態にあり、イベントがないためです。そのため、トレーニングに影響を与えます。

ヒントを教えてください。1) この問題に最適な機械学習モデルのタイプはどれですか。2）現時点では、出力を「YES」または「NO」に分類していますが、いつでもイベントが発生する確率を知りたいです。どのようなモデルをお勧めしますか?

ありがとう

誰かが libSVM ( https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) に精通している場合、私は libSVMsharp を使用していますが、これは同じことであり、C# ラッパーであると思います。

彼らの github では、SVM を使用して単純な分類を作成する方法の次の例を示しています。

パスを指定してトレーニングデータをロードし、テストデータと同じようにすることはすべて完全に理にかなっています...まあ、ここで問題に遭遇します。

私が取り組んでいるより大きなプロジェクトに実装する前に、これがどのように機能するかを完全に理解するために、C# でこれをテストしたかったのです。私は Program.cs という小さなプログラムを持っています (非常に独創的です)。同じフォルダーに、train.txt と test.txt があります。そのため、Program.cs、train.txt、および test.txt を含むフォルダーと、Visual Studio でプロジェクトを作成するときに作成されるその他の標準的なものがあります。

したがって、私のコードのスニペットは次のようになります。

等々。ただし、これを実行すると、基本的に変数「trainingSet」が null であると表示されます。これは、SVMProblemHelper が実際に train.txt を読み込めなかったためです。

これには明白な解決策があるように感じますが、完全に迷っています。ここで何が問題なのか完全にはわかりません。SVMProblemHelper.Load 関数では、基本的に、問題のファイルが見つからない場合、変数 (この場合は trainingSet) を null に設定すると述べています。しかし、どうしてファイルが見つからないのでしょうか? .cs ファイルと同じディレクトリにあります。何が欠けているのかわかりませんが、わかりません。

どんな助けでも大歓迎です！