我对svm有些问题。我使用svmtrain和svmclassify进行分类质量而没有质量。我有数据训练40假阳性和13阳性。当我测试它（我使用的数据测试=数据培训）正在工作并且给出100％的累计。但是当我测试它（我从数据训练中取出的数据测试）数据训练（TP = 8 FP = 30）和数据测试（TP = 5 FP = 10）时。结果给出了所有数据误报。对这个问题有任何想法吗？还是因为少量的数据测试和培训？
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独立测试装置表现不佳是很正常的，这意味着你的模型显然过于适应，因为你在训练数据时得到了100％。尝试调整svm模型参数，应用数据预处理，尤其是标准化，以减少您在训练中的适应性和（希望）您的独立测试数据。当两个精度接近时，模型将有效。