libsvm 不提供支持向量/没有支持向量

Posted 2023-03-12

【中文标题】libsvm 不提供支持向量/没有支持向量

【英文标题】：libsvm not giving support vectors / no support vectors

【发布时间】：2014-06-28 12:08:27

【问题描述】：

我正在使用 jlibsvm 做 SVM 进行回归。我的数据集非常小（42 个样本）。当我使用数据集使用带有 sigmoid 内核的 epsilon SVR 创建模型时，不会生成支持向量。

这是我在模型文件中得到的：

svm_type epsilon_svr
kernel_type sigmoid
gamma 0.02380952425301075
coef0 0.0
label
rho -66.42803
total_sv 0
probA -1.0
SV

当我在 libsvm 网站上使用其他一些数据集时，我会得到一个带有支持向量的模型文件。 有人可以建议为什么没有为我的数据集生成支持向量吗？ 我的数据集文件格式正确，所以没有问题...

【参考方案1】：

这可能意味着，根据您的数据和超参数，找到的最佳分类是为所有样本分配相同的标签。

您的样品是否不平衡？正样本和负样本的数量是多少？您可能想尝试为正/负样本添加权重以解决此问题

考虑到样本的结构和内核类型，也可能难以分离样本。您是否尝试过不同的结构？

只有 42 个数据样本，也许您可​​以将它们添加到您的问题中并获得更好的答案。

【讨论】：

Nicolas 感谢您的回复。我对神经网络和 K 最近邻使用了相同的数据，但效果很好。不过，我不得不调整神经网络的很多参数。我的数据是非线性的，我正在使用 SVM 进行回归我使用 epsilon SVR 并尝试了各种内核函数，例如线性、多项式、径向基、S 型。但同样的结果。关于更改和尝试哪些参数等的任何想法？？

我的数据有 14 个输入。样本数量为 42 .. 我尝试使用更高的样本 200 。仍然没有帮助。我正在使用 epsilon SVR。

@vinzzz，还没有运气吗？如果您发现发生这种情况的原因，请添加一些信息！谢谢！