我在Matlab上做了一个SVM分类问题。我的功能是HOG功能（长度= 4356）。
我的程序如下。
1.提取200个正面窗口和200个负面窗口。 2.提取上述样本的HOG特征。 2.缩放功能并删除NaN功能。 （这给出了2904个功能） 3.进行网格搜索和3次交叉验证以查找c和g值 4.使用最好的c和g训练整个训练集 5.提取测试数据集hog功能并使用与训练集相同的参数进行缩放。 5.测试测试数据集
我有一个大的测试数据集（3000个样本）进行测试，我已经知道在测试样本中我应该只有少量（~10个）阳性样本。
然而，上述过程给出了0％的预测准确度。实际上，没有检测到阳性样品。所有都被检测为否定。
我在哪里做错了？ 是否会有一小部分训练样本（400）和大量没有测试样本（3000）？