私は1対多のアプローチで4つのクラスを持つデータセット上の多項式カーネルでSVMを訓練するために関数 'fitcsvm'を使用しています。サニティチェックを行うために、私は、結果として得られたモデルを、 'predict'関数を使って訓練に使ったのと同じデータセットに適用しようとしました。私は各SVMのすべての観測値のラベルを予測し、最終的なラベルとして特定の観測値の事後確率が最も高いSVMに対応するラベルを選択します。しかし、トレーニングとテストのエラーはまったく同じではありません。これの背後にある理由は何ですか?MATLAB SVM:トレーニングとテストに同じデータセットを使用すると、異なる結果が得られます
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A
答えて
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4つのクラスのインスタンス数は同じですか?そうでない場合は、fitcsvm
がそれを考慮に入れて精度を正規化している可能性があります。
これはMathworksの技術サポートにとっても良い質問です。
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4つのクラスは同じ数のインスタンスを持ちます。 – niranjantdesai
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