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样本数据归一化的问题求助!
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xmcrobbie
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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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HRL_RS
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【答案】应助回帖
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感谢参与,应助指数 +1
xmcrobbie: 金币+1
2014-01-24 02:33:58
个人觉得两个放在一块进行归一化是正确的,之前一直都是这么做的
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7楼
2014-01-22 20:15:40
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yongcailiu
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【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
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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
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专业: 通信理论与系统
【答案】应助回帖
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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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