Libsvm - 预测结果为NULL

Question

我正在使用LibSVM（3.18）。但每当我预测结果时，它都会给出零。

我遵循这些指示：

• 我有csv文件（+ 20K行），列（目标）中的大部分数据都是零，其他值在0-10之间。
• 我通过选择此列作为标签将csv文件转换为libsvm数据。

• 当我缩放数据时，我使用这些参数

  $ svm-scale -l 0 -u 1 data.cv＆gt; scaled.data

• 由于我有一个庞大的文件，我使用Subset.py。

• 当我完成所有步骤并应用预测时。我得到了很好的准确性。 $ svm-predict scaled_data.csv model.train data.predicted

准确度= 94.28％

但我得到的文件（data.predicted）只包含零。

预测这种数据是否很棘手？有没有办法解决这个问题？

Answer 1

首先了解您的数据。这些类是可分离的还是几乎不可分割的？还是完全不知道？您可以使用NN分类器来确定您的类是否已群集。第二，避免使用subset.py，因为您可能会错过大多数非零样本并使用整个集合。如果您仍然手动失败，请执行一个子集，其中“零”类样本的数量在其他非零类的范围内，以验证您的过程（您使用的是已发布的工具还是自己的代码？）。如果这样，你可以再次从整套开始并使用重量选项。如果体重在做，你必须仔细评估你的Confusion matrix你的分类器是否对你的要求有用。