Question

MATLAB基本SVM训练效果很好（C值设的比较大），但拿测试集测试的时候，24个测试集输出一个定值，

不知道怎么回事 以下附代码，求教高手：（图为训练拟合效果，训练拟合效果还可以，但是对测试集进行测试时，测试输出是一个定值，不动，如图）
clc
clear
close all
X=m_data(1:744,1:8);Y=m_data(1:744,9);
Xt=m_data(745:768,1:8);Yt=m_data(745:768,9);
%% 利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练
cmd = ['-c 5990 -g 10 -s 4 -p 0.01'];
model = svmtrain(Y,X,cmd);
%% SVM网络回归预测
[Yx,mse] = svmpredict(Y,X,model);
[Yc,mse] = svmpredict(Yt,Xt,model);
%训练性能误差
E=Yx-Y;
%M=mse(E)
N=sse(E)
%测试性能误差
A=Yc-Yt;
%m=mse(A)
n=sse(A)
%% 结果分析
figure(1)
plot(Y,'r');
hold on;
plot(Yx,'b.:');
legend('训练样本值','svm拟和值');
xlabel('训练样本个数');
ylabel('VAC聚合率');
figure(2)
plot(Y-Yx);
title('SVM训练绝对误差曲线')
legend('训练样本误差');
xlabel('训练样本个数');
ylabel('SVM训练绝对误差');
grid
figure(3)
plot(Yt,'r');
hold on
plot(Yc,'b.:')
title('SVM网络误差曲线')
legend('测试样本值','svm输出值');
xlabel('测试样本个数');
ylabel('VAC聚合率');
figure(4)
plot(Yt-Yc);
title('LSSVM测试绝对误差曲线')
legend('测试样本误差');
xlabel('测试样本个数');
ylabel('SVM测试绝对误差');
grid;

Answer 1

或许你的X和Y的相关性并不大，因为你的训练样本也只有在C设的比较大时才拟合的较好。要不就是画图时哪句话写错了。我也是新手，仅供参考