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向帮助你的同学说点啥吧!感谢那些助人为乐的人
bobo老师你好。
我在使用SVM做二分类任务来预测股票未来涨跌,将预测label设置为1和-1。在预测某些股票时,测试数据集上的precision为0,模型将所有测试label预测成-1。想知道有什么原因会造成这个结果。 ps.训练数据不偏斜,共有700条1和893条-1的训练数据。并且在训练时所有features都进行了归一化。
看一下模型在训练数据集上的表现。如果模型在训练数据集上的表现正常,那只能说对于你的测试数据集,你的模型得到的就是这个结果。
如果在训练数据集上也是这样,那么大概率的是你的代码或者参数有问题。做一下调参看一下。对于 SVM 使用 RBF 核来说,如果参数调的合适,过拟合的概率更大一些。
继续加油!:)
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