我正在使用 libSVM（带有线性内核）训练和交叉验证（10 倍）数据。
数据由 1800 个 fMRI 强度体素组成，表示为单个数据点。svm-train 的训练集文件中有大约 88 个数据点。
训练集文件如下所示：
+1 1:0.9 2:-0.2 ... 1800:0.1
-1 1:0.6 2:0.9 ... 1800:-0.98
...
我还应该提到我正在使用 svm-train 脚本（与 libSVM 包一起提供）。
问题是在运行 svm-train 时 - 结果是 100% 准确度！
这似乎并不能反映真实的分类结果！数据不是不平衡的，因为
#datapoints labeled +1 == #datpoints labeled -1
我还检查了缩放器（正确缩放），还尝试随机更改标签以查看它如何影响准确性 - 它从 100% 下降到 97.9%。
你能帮我理解这个问题吗？如果是这样，我该怎么做才能解决它？
谢谢，
盖尔星