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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 人工智能 » 样本数据归一化的问题求助！
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xmcrobbie

银虫 (小有名气)

[求助] 样本数据归一化的问题求助！ 已有5人参与

libsvm自带一个模板里头有个：
a_template_flow_usingSVM_class.m，在进行数据归一化的时候，是调用scaleForSVM(train_data,test_data,0,1);把训练样本和测试样本合在一起进行归一化。最终准确率可以达到98%。这合理吗？我做了测试，如果把训练样本和测试样本分开归一化，准确率会大幅度降低，只有60%多。哪个才是真正的结果呢？
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1楼 2014-01-21 13:47:36
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xmcrobbie

银虫 (小有名气)
引用回帖:
5楼: Originally posted by ilmeiyi at 2014-01-22 13:01:34
极端例子
训练 0 100
测试 25 50

那么分开归一，0当0,100当1,25当0,50当1
统一归一，0当0,100当1,25当0.25,50当0.5

对吗？

我觉得尺度的角度来说，合在一起归一化更合理，否则训练样本的尺度和测试样本的尺度都不一样的话，测试结果当然会降低。但是这样一来会有一个问题，每来一个新的测试样本，都要重新归一化，这样的效率不是很低？
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6楼2014-01-22 13:49:41
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yongcailiu

金虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
以我的了解，两个结果应该都是正确的。原因是，前者中把测试样本进行了训练，所以准确率就高。打个比方，就像我们学习新知识，对于已经学习过的东西，掌握的程度当然好了（98%），而运用已有的知识（只训练训练样本）再来学习新知识，掌握的程度自然会差很多（60%）
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2楼2014-01-22 10:32:48
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xmcrobbie

银虫 (小有名气)
引用回帖:
2楼: Originally posted by yongcailiu at 2014-01-22 10:32:48
以我的了解，两个结果应该都是正确的。原因是，前者中把测试样本进行了训练，所以准确率就高。打个比方，就像我们学习新知识，对于已经学习过的东西，掌握的程度当然好了（98%），而运用已有的知识（只训练训练样本 ...

测试样本只是用来归一化，根本没参与训练！

[ 发自小木虫客户端 ]
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3楼2014-01-22 12:14:19
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stxiahu

木虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
我觉得是训练样本涵盖的区域没有测试样本大，导致学习测试样本的能力下降。如果把训练和测试样本混合，然后10折交叉验证，只用选作训练的那部分样本归一化，我想得到的测试结果应该有高有低，高的应该接近98%吧。。
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4楼2014-01-22 13:00:57
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