LibSVM (3.18)을 사용하고 있습니다. 그러나 결과를 예측할 때마다 항상 0이됩니다.Libsvm - 예상 결과가 NULL입니다.
나는이 지침에 따라 오전 :
- 내가 csv 파일 (+ 20K 라인)가, 열 (대상) 데이터의 대부분은 제로이고, 다른 값은 0 ~ 10 사이입니다.
- 이 열을 레이블로 선택하여 CSV 파일을 libsvm 데이터로 변환합니다. 내가 데이터를 확장 할 때 나는 큰 파일을 가지고
가 나는 부분 집합을 사용하여 이러한 매개 변수 -l 0 -u 1 data.cv
$의 SVM-규모> scaled.data
를 사용합니다. py.
- 나는 모든 단계를 끝내고 예측을 적용 할 때. 나는 정확성의 좋은 결과를 얻었다. $의 SVM은 예측하기 scaled_data.csv model.train data.predicted
정확도 = 94.28 %하지만 난 얻을 파일 (data.predicted가) 0 만 포함
.
이런 종류의 데이터를 예측하는 것은 까다로운 일입니까? 이 문제를 해결할 방법이 있습니까?
사용한 코드는 게시 할 수 있습니까? 그리고 아마도 입력의 처음 몇 라인? – logc
예, 이것은 까다로운 문제입니다. 이를 해결하는 일반적인 방법은 소수 클래스를 과다하게 샘플링하여 대부분의 샘플만큼 많은 샘플을 확보하는 것입니다. 원시 LibSVM을 직접 사용하지는 않았지만,'-wi' 옵션이 이것을 처리 할 수있는 것처럼 보입니다. –
하지만 체중 플래그를 사용할 때; 존재하지 않는 긍정적 인 결과로 데이터 세트에 다시 영향을 미치므로 정확도가 얼마나됩니까? 문제를 해결할 다른 방법이 있습니까? – user3378649