Matlab中的Libsvm迴歸預測測試集實例的相同值

我正嘗試使用libsvm（Matlab庫）進行迴歸問題。我有一個192個實例的數據集。這裏是我的代碼劃分在訓練和測試組數據：Matlab中的Libsvm迴歸預測測試集實例的相同值

idx = [zeros(170,1) ;ones(22,1)]; 
idx = idx(randperm(192)); 
train = data(idx==0,:); 
train_label = label(idx==0,:); 
test = data(idx==1,:); 
test_label = label(idx==1,:); 

model_1 = svmtrain(train_label,train,'-s 3 -t 2 -c 1 -g 0.01'); 
model_2 = svmtrain(label,data,'-s 3 -t 2 -c 1 -g 0.01'); 

[y_hat, Acc,Dec] = svmpredict(test_label, test, model);

如果我用整個數據集（model_1）訓練模型比對測試集的每個實例我有不同的預測值，而如果我只使用我爲每個測試記錄獲得完全相同的值的訓練集。我認爲這是因爲訓練集可能太小而不能訓練出好的模型，所以我嘗試使用190個訓練樣本和2個訓練樣本進行測試。但即使在這個部門中，我也得到了兩個測試實例的相同預測值？代碼有問題嗎？

來源

2013-07-21 Titus Pullo

您的代碼來看規模火車和數據的載體，似乎'model_2'是一個在您使用完整的數據集培訓（不'model_1'根據你的帖子）。 –

正好，但爲什麼我只使用整個數據集獲得不同的值？如果我使用190個實例進行訓練，只有2個進行測試（這或多或少與使用整個數據集相同），我獲得了相同的預測值 –

你應該使用縮放，嘗試在你的代碼

來源

2013-07-25 17:12:22 user2602256

您的意思是規範化我的數據嗎？ –

對不起，我剛剛意識到，是的，我的意思是規範化數據 – user2602256

Matlab中的Libsvm迴歸預測測試集實例的相同值

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