首先，我为通用标题道歉，但我真的不明白我的问题是什么。
我刚刚构建了 libSVM 3.17 并且正在尝试使用它，我注意到它无法预测我的测试集上的任何东西。所以我用一个非常非常小的问题做了一些测试。这是我所做的：
3 个类，2 维特征向量，基本上是 3 个点簇。这是训练文件：
1 0:1 1:1
1 0:1.1 1:0.9
1 0:1 1:1.2
2 0:10 1:11
2 0:9 1:10
2 0:10 1:12
3 0:50 1:52
3 0:49 1:50
3 0:48 1:49
训练模型
libsvm-train.exe -t 0 data.txt model
（因此，使用在这里应该绰绰有余的线性内核）产生以下模型文件：
svm_type c_svc
kernel_type linear
nr_class 3
total_sv 4
rho -1.26244 -1.04645 -1.58585
label 1 2 3
nr_sv 1 2 1
SV
0.01414027149321267 0.000445053674077491 0:1 1:1.2
-0.01414027149321267 0 0:9 1:10
-0 0.0007109847138286527 0:10 1:12
-0.000445053674077491 -0.0007109847138286527 0:48 1:49
现在，预测：这是测试文件：
1 1
10 11
49 49
输出是
1
1
1
准确率为 33%。
我对 libSVM 完全陌生，我显然在这里做错了，阅读LibSVM FAQ并没有真正帮助我。
感谢您提供的任何输入。