matlab - 为什么使用 SVM 的分类结果在 matlab 中不好？

Question

我对 svm 有一些问题。我使用 svmtrain 和 svmclassify 进行分类质量和无质量。我有数据训练 40 个假阳性和 13 个真阳性。当我测试它时（我使用的数据测试 = 数据训练）正在工作并且准确地给出了 100%。但是当我测试它时（数据测试我从数据训练中取出）数据训练（TP=8 FP=30）和数据测试（TP=5 FP=10）。结果使所有数据误报。对这个问题有任何想法吗？还是因为测试和训练的数据量少？

Answer 1

独立测试集表现不佳是很正常的，这意味着您的模型显然倾向于过度拟合，因为您在拟合训练数据时获得了 100%。尝试调整 svm 模型参数，应用数据预处理，尤其是标准化以降低您对训练的适应度和（希望）您的独立测试数据。当两个精度接近时，模型将有效。