Question

快速回顾一下我想做什么，我想确定一个文本是否是由同一个作者写的。因此我使用一类分类。
在我的训练集（18个样本）中，它看起来像这样（为了简化，我用x作为数据值）：

1 1:x 2:x "until" 200:x
1 1:x 2:x "until" 200:x

在我的测试集（3个样本）中，它看起来像这样（为了简化，我用y作为数据值）：

1 1:y 2:y "until" 200:y

对于数据准备（训练和测试集），我将上限和下限缩放设置为+ 1 / -1

-l -1 -u 1

对于训练，我使用svm_type是一个类svm，内核类型是Sigmoid。但准确度为0％

optimization finished, #iter = 13
obj = 22.901769047004553, rho = 5.476401914859387
nSV = 11, nBSV = 6
Accuracy = 0.0% (0/21) (classification)

有人能告诉我这里我做错了什么吗？

Answer 1

您需要调整参数。

nu是训练误差分数的上限和支持向量分数的下限。通过这样的设置，基本上可以拒绝数据nu（例如0.01表示1％），并将其标记为异常值。

还尝试在Sigmoid内核中调整gamma和coef0值。

虽然它可能不是导致零训练准确性的直接因素，但我建议您自己缩放数据而不是libsvm的最大 - 最小缩放，请检查standard scaling。

 x_mean = mean(x);
 x_std = std(x);
 x = (x - x_mean)./x_std;

然后使用相同的x_mean和x_std值来扩展测试数据。