如何解决SVM分类器中的NaN值？

Question

我使用 libsvm 工具箱来 class 化多个 class 数据集。就我而言，我有 9 classes。以下是我的代码：

model = ovrtrainBot(trainLabel, trainData, type);

[predict_label, accuracy, decis_values] = ovrpredictBot(testLabel, testData, model);

我将内核类型设置为 "1"，这是多项式的，因为我发现这将提供最佳的 class化准确度。但问题是参数 accuracy 在其第 3 行中给出所有 NaN 值。这参数"accuracy"显示如下：

63.63%  92.56% 92.56%  92.56%  92.56%  92.56%   92.56%   92.56%   92.56%
0.3636  0.0744  0.0744 0.0744  0.0744  0.0744   0.0744   0.0744   0.0744
NaN      NaN      NaN     NaN     NaN     NaN     NaN      NaN    NaN

如果我用kernelt = 0(linear)，第3行的accuracy都会有值，但是classification的accuracy比我用的kernel t=1低很多。

谁能帮我解决这个问题？

Answer 1

这是与分类问题无关的平方相关系数 (http://www.openpr.org.cn/files/help/rn01re18.html)

如何解决SVM分类器中的NaN值？

How to solve the NaN value in SVM classifier?

matlab

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