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xmcrobbie

銀蟲(chóng) (小有名氣)

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[求助] 樣本數(shù)據(jù)歸一化的問(wèn)題求助！已有5人參與

libsvm自帶一個(gè)模板里頭有個(gè)：
a_template_flow_usingSVM_class.m，在進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化的時(shí)候，是調(diào)用scaleForSVM(train_data,test_data,0,1);把訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本合在一起進(jìn)行歸一化。最終準(zhǔn)確率可以達(dá)到98%。這合理嗎？我做了測(cè)試，如果把訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本分開(kāi)歸一化，準(zhǔn)確率會(huì)大幅度降低，只有60%多。哪個(gè)才是真正的結(jié)果呢？

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【求助】BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的問(wèn)題已經(jīng)有5人回復(fù)

1樓 2014-01-21 13:47:36

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stxiahu

木蟲(chóng) (小有名氣)

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【答案】應(yīng)助回帖

感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1

我覺(jué)得是訓(xùn)練樣本涵蓋的區(qū)域沒(méi)有測(cè)試樣本大，導(dǎo)致學(xué)習(xí)測(cè)試樣本的能力下降。如果把訓(xùn)練和測(cè)試樣本混合，然后10折交叉驗(yàn)證，只用選作訓(xùn)練的那部分樣本歸一化，我想得到的測(cè)試結(jié)果應(yīng)該有高有低，高的應(yīng)該接近98%吧。。

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4樓2014-01-22 13:00:57

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yongcailiu

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【答案】應(yīng)助回帖

感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1

以我的了解，兩個(gè)結(jié)果應(yīng)該都是正確的。原因是，前者中把測(cè)試樣本進(jìn)行了訓(xùn)練，所以準(zhǔn)確率就高。打個(gè)比方，就像我們學(xué)習(xí)新知識(shí)，對(duì)于已經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)的東西，掌握的程度當(dāng)然好了（98%），而運(yùn)用已有的知識(shí)（只訓(xùn)練訓(xùn)練樣本）再來(lái)學(xué)習(xí)新知識(shí)，掌握的程度自然會(huì)差很多（60%）

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2樓2014-01-22 10:32:48

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引用回帖:

2樓: Originally posted by yongcailiu at 2014-01-22 10:32:48
以我的了解，兩個(gè)結(jié)果應(yīng)該都是正確的。原因是，前者中把測(cè)試樣本進(jìn)行了訓(xùn)練，所以準(zhǔn)確率就高。打個(gè)比方，就像我們學(xué)習(xí)新知識(shí)，對(duì)于已經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)的東西，掌握的程度當(dāng)然好了（98%），而運(yùn)用已有的知識(shí)（只訓(xùn)練訓(xùn)練樣本 ...

測(cè)試樣本只是用來(lái)歸一化，根本沒(méi)參與訓(xùn)練！

[ 發(fā)自小木蟲(chóng)客戶端 ]

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3樓2014-01-22 12:14:19

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ilmeiyi

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【答案】應(yīng)助回帖

★ ★ ★ ★
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
xmcrobbie: 金幣+3 2014-01-24 02:33:41
xmcrobbie: 金幣+1 2014-01-24 02:34:25

極端例子
訓(xùn)練 0 100
測(cè)試 25 50

那么分開(kāi)歸一，0當(dāng)0,100當(dāng)1,25當(dāng)0,50當(dāng)1
統(tǒng)一歸一，0當(dāng)0,100當(dāng)1,25當(dāng)0.25,50當(dāng)0.5

對(duì)嗎？

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5樓2014-01-22 13:01:34

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