我正在使用libsvm（3.11）工具在我的项目中实现SVM分类（使用Multi Agent进行文本分类）。 但每当我预测结果时，它都会为所有测试文档提供相同的标签，即+1或-1 ，尽管我使用的是不同的各种数据。
我正在使用以下过程为纯文本文档执行libsvm分类：
- ＆GT;将有一套培训文本文件
- ＆GT;我正在使用TF-IDF权重将这些文本文档转换为libsvm支持的格式（我正在使用两个文件夹，代表两个类..对于第一个文件夹我分配标签-1，对于第二个文件夹，它是+1跟随TF-IDF该文本文档的值）
- ＆GT;之后我把那些文字放到一个纯文本文件中......然后通过使用那些单词我生成带有一些标签的测试文档向量（我只拿一个测试文档，所以IDF将始终是1和ll只有一个载体......我希望标签没关系）...
- ＆GT;之后我将libsvm函数svm_train和svm_predict应用于默认选项
我在做正确的程序吗？ ..如果有任何错误的程序，请随时通知我..它会帮助我..
和Y这个libsvm总是只给出一个标签结果？ ..我的程序有问题吗？ ..或工具问题？ 在此先感谢..
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为什么使用新标准制作测试文档？测试和培训文档集应全部来自您的原始“培训文本文档”集。我把它们放在引号中，因为你可以把它们的一部分用于测试。最后，确保您的培训和测试文本文档集与原始集合不同。