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[求助]
樣本數(shù)據(jù)歸一化的問題求助！ 已有5人參與
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libsvm自帶一個模板里頭有個： a_template_flow_usingSVM_class.m，在進行數(shù)據(jù)歸一化的時候，是調(diào)用scaleForSVM(train_data,test_data,0,1);把訓練樣本和測試樣本合在一起進行歸一化。最終準確率可以達到98%。這合理嗎？我做了測試，如果把訓練樣本和測試樣本分開歸一化，準確率會大幅度降低，只有60%多。哪個才是真正的結(jié)果呢？ |
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