根据这个常见问题解答，libsvm 中的模型格式应该很简单。事实上，当我打电话给 just 时svm-train。例如，a1a数据集的第一个 SV 是
1 3:1 11:1 14:1 19:1 39:1 42:1 55:1 64:1 67:1 73:1 75:1 76:1 80:1 83:1
另一方面，如果我使用easy.py脚本，我的第一个 SV 最终会是：
512 1:-1 2:-1 3:1 4:-1 5:-1 6:-1 7:-1 8:-1 9:-1 10:-1 11:1 13:-1 14:1 15:-1 16:-1 17:-1 18:-1 19:1 20:-1 21:-1 22:-1 23:-1 24:-1 25:-1 26:-1 27:-1 28:-1 29:-1 30:-1 31:-1 32:-1 33:-1 34:-1 35:-1 36:-1 37:-1 38:-1 39:1 40:-1 41:-1 42:1 43:-1 44:-1 45:-1 46:-1 47:-1 48:-1 49:-1 50:-1 51:-1 52:-1 53:-1 54:-1 55:1 56:-1 57:-1 58:-1 59:-1 61:-1 62:-1 63:-1 64:1 65:-1 66:-1 67:1 68:-1 69:-1 70:-1 71:-1 72:-1 73:1 74:-1 75:1 76:1 77:-1 78:-1 79:-1 80:1 81:-1 82:-1 83:1 84:-1 85:-1 86:-1 87:-1 88:-1 90:-1 91:-1 92:-1 93:-1 94:-1 95:-1 97:-1 98:-1 99:-1 100:-1 101:-1 102:-1 103:-1 104:-1 105:-1 106:-1 107:-1 108:-1 109:-1 110:-1 112:-1 113:-1 114:-1 115:-1 117:-1 118:-1 119:-1
这是一个在我的训练集中根本不存在的实例！事实上，如果我这样做：
$ grep "119:" a1a
-1 1:1 6:1 18:1 22:1 36:1 42:1 49:1 66:1 67:1 73:1 74:1 76:1 80:1 119:1
-1 1:1 6:1 18:1 26:1 35:1 43:1 53:1 65:1 67:1 73:1 74:1 76:1 80:1 119:1
-1 2:1 6:1 15:1 19:1 39:1 42:1 55:1 62:1 67:1 72:1 74:1 76:1 78:1 119:1
-1 4:1 6:1 16:1 21:1 35:1 44:1 49:1 64:1 67:1 72:1 74:1 76:1 78:1 119:1
-1 2:1 6:1 14:1 30:1 35:1 42:1 49:1 65:1 67:1 72:1 74:1 76:1 78:1 119:1
-1 2:1 6:1 17:1 20:1 37:1 40:1 57:1 63:1 67:1 73:1 74:1 76:1 80:1 119:1
-1 5:1 6:1 18:1 22:1 36:1 40:1 54:1 61:1 67:1 72:1 75:1 76:1 80:1 119:1
-1 5:1 6:1 17:1 26:1 35:1 42:1 53:1 62:1 67:1 73:1 74:1 76:1 80:1 119:1
没有任何具有 119:-1 的实例（即使它只是+1与交换-1，也没有任何具有 119:1 和 118:1 的实例 - 缺少的属性为零）
如果我做这个源代码修改，我清楚地看到在前一种情况下（仅svm-train涉及）第一个 SV 也是第一个实例。但是在后一种情况下（即使用easy.py脚本），应该给我哪个实例是 SV 的输出被吃掉了grid.py
这里发生了什么？