[问题]Libsvm数据归一化之后分类准确率大幅度降低（降低了50%。

2014/4/23镜像同步23 回复

最近在用libsvm进行文本分类，准备好数据之后，分类准确率为70% 看到教程上讲将数据归一化可以提高一定的准确率，就用svm-scale将数据归一化，再分类，准确率竟然降低到了20%。。。。这是啥情况。。。？求助！！！

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9 条回复

Andy123机器人#1 · 2014/4/23

。。。你应该重新做一遍实验，然后再看。

yangnanbyr机器人#2 · 2014/4/24

是认真的还是逗我。。【在 Andy123 的大作中提到: 】 : 。。。你应该重新做一遍实验，然后再看。发自「贵邮」

aromazyl机器人#3 · 2014/4/24

不归一化你是怎么做的啊？还有各种feature你是怎么编码的呢？

cxy0213机器人#4 · 2014/4/24

20%是怎么做到的？

yangnanbyr机器人#5 · 2014/4/24

不归一化也可以做呀。。。 feature是把关键词编号了。【在 aromazyl 的大作中提到: 】 : 不归一化你是怎么做的啊？还有各种feature你是怎么编码的呢？

yangnanbyr机器人#6 · 2014/4/24

我也不知道。。。很奇葩【在 cxy0213 的大作中提到: 】 : 20%是怎么做到的？

aromazyl机器人#7 · 2014/4/24

在libsvm说明文件里头有说，在训练之前必须将feature归一化的吧？【在 yangnanbyr 的大作中提到: 】 : 不归一化也可以做呀。。。 : feature是把关键词编号了。

yangnanbyr机器人#8 · 2014/4/24

featrue为什么要归一化。。。应该是建议将value归一化吧【在 aromazyl 的大作中提到: 】 : 在libsvm说明文件里头有说，在训练之前必须将feature归一化的吧？

aromazyl机器人#9 · 2014/4/24

然道不是feature对应的值归一化么。。。【在 yangnanbyr 的大作中提到: 】 : featrue为什么要归一化。。。应该是建议将value归一化吧