如何检查学习数据的可分离性以进行机器学习

Question

我正在尝试创建一个使用单独的方法来查找强大功能集的分类器。奇怪的是，SVM和KNN对MNIST数据返回的精度为10％。我正在尝试解决此问题。有没有简便的方法可以检查我的数据或分类方法是否有问题？

对于其他人，原来是由于标签和数据集不完全匹配而出现此问题。我改变了：

data = torch.vision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=true)
train = data.train_data
test = data.test_data
train_label = data.train_label
test_label = data.test_label

收件人：

data = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)
train_data = data.train_data
train_label = data.train_labels

data = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True)
test_data = data.train_data
test_label = data.train_labels