предсказание с использованием libsvm в java

Question

Я использую инструмент libsvm (3.11) для реализации классификации SVM в моем проекте (классификация текста с использованием Multi Agent). Но каждый раз, когда я предсказываю результат, он дает одну и ту же метку всем тестовым Документам, то есть +1 или -1, хотя я использую разные виды данных.

Я использую следующую процедуру для выполнения libsvm классификации в течение простых текстовых документов:

-> Там будет набор текстовых документов учебного

-> Я преобразование этих текстовых документов в libsvm поддерживает формат TF-IDF (я беру две папки, которые представляют два класса. Для первой папки я назначил метку -1, а для второй папки - +1 соответствует значениям TF-IDF для этого текстового документа)

-> После этого я взял эту сумку слов в один простой текстовый документ .. и затем, используя эти слова, я генерал (я беру только один тестовый документ, поэтому IDF будет всегда 1, и будет только один вектор ... Я надеюсь, что метка не имеет значения) ...

-> После этого я применяю функции libsvm svm_train и svm_predict с опциями по умолчанию

Я делаю в правильной процедуре ?? .. Если есть какая-то неправильная процедура, plz не стесняйтесь сообщать мне .. Это действительно помогает мне.

и Y это libsvm всегда дает результат как только один ярлык ?? .. Это какая-то ошибка в моей процедуре? .. или проблема с инструментом? Спасибо в: Advance ..

Answer 1

Зачем вы используете новые критерии для того, чтобы сделать test документов? Тестирование наборов учебных документов и должно основываться на исходном наборе «учебных текстовых документов». Я помещаю их в кавычки, потому что вы можете взять подмножество этих и использовать их для тестирования. В конечном счете, убедитесь, что ваши учебные и тестовые наборы текстовых документов отличаются от исходного набора.