Функция предсказания Matlab не работает

Question

Я пытаюсь подготовить линейный SVM к данным, имеющим 100 измерений. У меня 80 тренировок. Я тренирую SVM с помощью функции fitcsvm в MATLAB и проверяю функцию с использованием predict данных обучения. Когда я классифицирую данные обучения с помощью SVM, все точки данных классифицируются только в один класс.

SVM = fitcsvm(votes,b,'ClassNames',unique(b)'); 
predict(SVM,votes); 

Это дает выходы как все 0, что соответствует 0-му классу. b содержит 1 и 0, указывающие класс, к которому принадлежит каждая точка данных. Данные, используемый, т.е. матрицы votes и векторное b приведен следующие link

Answer 1

Убедитесь, что вы используете нелинейное ядро, такие как гауссово ядро ​​и что параметры ядра будут переделаны. Просто в качестве отправной точки:

SVM = fitcsvm(votes,b,'KernelFunction','RBF', 'KernelScale','auto'); 
bp = predict(SVM,votes); 

что сказал, что вы должны разделить ваш набор в обучающем наборе, и набор испытаний, в противном случае вы рискуете переобучения