我必须处理一个不平衡的数据集（95% 的负类记录和 5% 的正类记录）。我使用决策树和Weka框架开发了一个模型。现在我想尝试 SVM 和 Libsvm 以获得更好的结果。我正在尝试将Libsvm用于 matlab 和Libsvm weka wrapper。我想知道如何比较我从他们那里得到的结果。在 weka 中，模型是从整个数据集构建的，并在执行 10 倍交叉验证之后。我怎样才能用 Libsvm 做到这一点？从Libsvm FAQ 's 我发现 CV 只是为了发现内核的最佳参数，而不是在训练/预测期间，所以我应该在 Matlab 中执行什么操作以获得类似结果以便将它们与 Weka 进行比较?