我有一个数据集（2598），其中108个实例属于Class 1，87个属于Class 2，我需要将数据集中的所有其余实例分类为Class1或2或Donot属于此分类。是否可以使用Libsvm来实现，因为我正在使用Class1和Class2训练数据集，我需要找到哪些不属于这两个类。
在这方面帮助我。
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使用多类分类并将'休息'训练为类'3'。
答案 1 :(得分：0)
这里的问题是class3的数量太低
第1课：129 2级：239 3:30级如何在libsvm中为这些定义权重，我使用libsvm中提到的multi_class_learn，但是我无法分配权重，预测太低了..
还有其他任何我可以做多类svm的软件包吗？有重量