我有新闻数据，我希望在LibSVM的帮助下进行情感分析，遵循创建训练文件和测试文件的所有方法。 最初以100个饲料数据开始正面和负面，并用10个饲料测试数据进行测试并获得70％以上的准确度，但是当我增加训练数据的大小，即每个约800个并用100个饲料测试时，我的准确度下降到50.999％。我不知道这背后的原因是什么。
Training
java -classpath libsvm.jar svm_train trainexam.train d.model -K 1 -C 512
Prediction
java -classpath libsvm.jar svm_predict testexam.test d.model out.txt
结果：50.0％
Training File ( -1 -> Negative , +1 -> Positive)
-1 1：1 2：1 3：1 4：1 5：1 6：1 7：1 8：1 9：1 10：1 11：1 12：1 13：1 14：1 15：1 16：1 17：1 18：1 19：1 20：1 21：1 22：1 17：1 23：1 24：1 17：1 25：1 26：1 27：1 28：1 29：1 30： 1 17：1 31：1 30：1 17：1 32：1 26：1 17：1 6：1 17：1 33：1 26：1 17：1 5：1 6：1 34：1 35：1 36 ：1 17：1 37：1 22：1 30：1 38：1 39：1 40：1 41：1 19：1 20：1 42：1 43：1 44：1 45：1 46：1 40：1 47：1 48：1 49：1 27：1 28：1 50：1 17：1 23：1 16：1 51：1 25：1 52：1 53：1 54：1 55：1 17：1 56： 1 57：1 58：1 17：1 59：1 57：1 60：1 10：1 11：1 12：1 61：1 62：1 8：1 30：1 17：1 6：1 30：1 14 ：1 59：1 -1 63：1 64：1 65：1 66：1 67：1 30：1 68：1 69：1 70：1 71：1 40：1 72：1 73：1 74：1 75：1 76：1 51：1 77：1 78：1 79：1 80：1 81：1 52：1 82：1 17：1 83：1 26：1 79：1 84：1 85：1 73：1 86：1 87： 1 88：1 89：1 90：1 91：1 30：1 17：1 22：1 92：1 26：1 17：1 93：1 94：1 95：1 96：1 97：1 98：1 90 ：1 99：1 100：1 17：1 101：1 77：1 102：1 78：1 17：1 81：1 103：1 104：1 105：1 106：1 107：1 108：1 78：1 109：1 110：1 51：1 111：1 30：1 112：1 113：1 30：1 114：1 115：1 116：1 90：1 117：1 118：1 119：1 120：1 17： 1 121：1 75：1 70：1 122：1 40：1 123：1 124：1 125：1 126：1 17：1 109：1 127：1 128：1 129：1 130：1 131：1 30 ：1 51：1 132：1 26：1 87：1 86：1 133：1 134：1 135：1 17：1 81：1 136：1 104：1 137：1 138：1 17：1 90：1 139：1 140：1 141：1 142：1 143：1 17：1 86：1 144：1 145：1 17：1 101：1 77：1 146：1 107：1 147：1 30：1 17： 1 148：1 40：1 149：1 150：1 78：1 151：1 152：1 153：1 154：1 17：1 155：1 70：1 156：1 95：1 92：1 90：1 157 ：1 40：1 92：1 94：1 78：1 17：1 113：1 158：1 104：1 40：1 70：1 159：1 16：1 59：1 160：1 161：1 162：1 17：1 121：1 124：1 62：1 71：1 40：1 163：1 164：1 165：1 76：1 119：1 166：1 86：1 57：1 17：1 167：1 26： 1 17：1 168：1 90：1 169：1 26：1 170：1 79：1 171：1 73：1 17：1 101：1 172：1 173：1 174：1 175：1 17：1 121：1 70： 1 176：1 17：1 169：1 167：1 30：1 112：1 177：1 178：1 179：1 180：1 181：1 26：1 17：1 116：1 182：1 63：1 7 ：1 183：1 62：1 184：1 185：1 186：1 135：1 17：1 187：1 188：1 189：1 190：1
+1 17736:1 1218:1 485:1 4:1 79:1 17737:1 259:1 75:1 367:1 135:1 16795:1 14945:1 40:1 4444:1 2580:1 895:1 40:1 75:1 312:1 698:1 5148:1 30:1 533:1 895:1 652:1 310:1 17:1 1588:1 6890:1 73:1 97:1 79:1 1359:1 5227:1 1747:1 17738:1 17739:1 17740:1 75:1 201:1 214:1 17741:1 17742:1 17743:1 129:1 12268:1 533:1 1793:1 17744:1 30:1 17:1 2551:1 113:1 26:1 2678:1 17745:1 17746:1 17747:1 989:1 17:1 171:1 30:1 17:1 1744:1 17
答案 0 :(得分：1)
libSVM格式指定属性必须按升序列出。
我猜它无法计算内核，因为输入数据格式不正确。