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gaoyanyan3

银虫 (正式写手)

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[求助] 有没研究最大熵（机器学习）的朋友，帮忙看一下!

我用最大熵训练一个训练集（10000条记录,每条记录20维,即20个属性），然后对对一个测试集（1000条记录)测试，把得分最高（99.8)的测试集的一条记录再加入训练集(变为10001条记录），而测试集不变。重新训练，
结果为：
1）测试集的准确率竟然降低了，为什么呀？
要知道我只加入一条最有可能是真的记录呀。
2)该条记录的得分（概率）竟然从99.8降到99.7，为什么？
这个更无法理解了，这条记录的信息量增加了，概率按理说应该增加。

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1楼2012-04-16 18:06:10

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choirboy999

新虫 (初入文坛)

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【答案】应助回帖

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gaoyanyan3: 金币+20 2012-06-08 11:40:29

这个应该是正常的吧。在机器学习算法中，有时候预测结果是有点出乎意料。比如特征维数的增加并不能带来分类精度的一定提高，交叉验证精度的提高也不总是能带来分类精度的提高。楼主将一条可信度很高的记录加入训练样本，精度没有提高我想也是这个原因，有一定的随机性，况且你加入的那条记录为真的可能性虽然极高，但只是上一次训练的判断，这次再进行训练判断时，有可能就判断为假了，这是有可能的吧。