WekaのLibSVMラッパーを使用して1クラスの分類を行っています。しかし、問題はテスト中です。たとえ同じトレーニングインスタンスを使用していても、それらの大部分が異常値(NaN)に分類されていることがわかります(これはどうやって起こりますか?)。これがパラメータチューニングに対処するものであれば、どのパラメータを調整する必要がありますか?wekaのLibSVMを使用した1クラス分類のパラメータ調整
0
A
答えて
-2
分類器には、少なくとも「作業する」クラス値が2つ必要です。すべてのデータに1つのラベル値(1つのクラス値)が付けられている場合は、そのクラスの一部ではないデータを取得して、分類子が機能するようにする必要があります。
+0
1つのクラス分類器は1つのクラスラベルしか取りません。他のラベルは異常値として扱われます。 – magarwal
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こんにちは、私は同じ問題を扱っています。あなたは解決策を見つけましたか? –
私は覚えていない、これは長い時間を戻っているのではないかと思います – KillBill