【问题标题】:LinearSVC output线性 SVC 输出
【发布时间】:2021-11-02 19:34:39
【问题描述】:

拜托,我需要澄清一些事情。 假设我有来自两个不同网站的数据集

  1. Jaka 网站
  2. 马卡网站

第一个网站有一个不同的数据集,其中包含不同的信息。 假设 Jaka 网站有一个名为血数据集、手数据集、腿数据集和眼睛数据集的数据集。假设 Maka 网站也有一些数据集,称为手指数据集、胃数据集、眼球数据集、脚趾数据集和膝盖数据集。

假设这些数据集中最大的数据集是来自 Maka 网站的手指数据集。 我只使用这个手指数据集来训练 LINEARSVC 并保存模型。 然后我使用相同的模型来预测所有其他数据集的结果。 该模型在所有 Jaka 网站的数据集上表现不同,但在 Maka 网站的数据集上给出相同的结果。我正在使用回归方法解决这个问题。

这里的问题是我对 Maka 网站上的所有数据集都得到了相同的结果。我在想可能是因为我使用了该网站上的一个数据集来训练模型。

请问,我在这里遗漏了什么吗?

【问题讨论】:

    标签: python regression svm


    【解决方案1】:
    • 您的训练和测试数据应该来自相同的 I.I.D(独立和 同分布)。 IE。每个数据点(测试和训练) 应该相互独立,并且所有数据点都应该是 来自同一分布。
    • 很有可能您正在使用的基础数据集(用于训练和测试)不是来自同一个分布。

    【讨论】:

    • 感谢您的回复。首先,数据集彼此独立。先生,好像你没有得到我很好。假设一个网站有不同的数据集 A、B、C、D 和 E。我只选择数据集 A 来训练模型,但我在数据集中添加了 2*py*1000 作为另一个特征来训练模型.然后,我使用经过训练的模型来测试 B、C、D 和 E 的另一个特征,例如 6*kt*30。数据集 B 的整体预测分别与数据集 C、D 和 E 的预测没有区别。请问这是否正常,先生。
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