用了libSVM作为工具，预测交通流量，用t-2,t-1,t时刻的数据作为输入，t+1作为输出，80个向量为训练集，40个为测试集，做了数据归一化，但是预测的结果是一个定值，想请问下问题出在哪儿？是模型参数的问题，还是别的什么问题？谢谢大家
1条回答
- 回答 1 已采纳 分割数据集到训练集和测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y) 你加载模型直接预测 不需要对数据进行再
- 2023-02-28 21:55回答 3 已采纳 该回答引用ChatGPT SVM (Support Vector Machine) 是一种用于分类和回归分析的机器学习算法，可以在金融领域中用于预测股票价格的上升或下降趋势。下面是使用 SVM 分析
- 2023-01-03 17:14回答 1 已采纳 可以参考如下项目，是基于拉勾网的数据，构建的建模流程，其中的特征部分可以扩充，替换成你提到的技能点。 技能点可以作为category变量，做一下编码。 https://github.com/MaxLy
- 2023-07-18 00:20禅与计算机程序设计艺术的博客 作者：禅与计算机程序设计艺术 随着互联网、社交网络、金融...其中Support Vector Machine(SVM)算法是一个非常有效的分类器，通过将数据映射到高维空间实现对数据的分类、回归、聚类等功能。该算法通常能够处理复杂的
- 2022-05-28 16:12回答 2 已采纳 SVM模型预测解决非线性数据的问题，是通过核函数将非线性数据全部转化成更高维的数据，在更高维度的空间中，使得这些更高维的数据是可以进行线性分类的，从而在实际分类中，其分类原理是首先需要对原始数据进行核
- 2019-10-11 16:49回答 1 已采纳 没有代码，但是一般来说，svm_predict(你的数据集)，返回的是一个数组，代表预测的结果 你拿数据集的标签（实际的结果）和这个数组结果的比较，用zip函数之类的，就可以知道是否正确。
- 2021-11-10 10:33回答 1 已采纳 你好，你的从2开始了，test_label的长度和predict_label_2应该是相等的。所以建议71改成 plot(1:length(test_label), predict_label_2,'
- 2019-08-15 09:15hsm_computer的博客 以股票为例，SVM能根据若干特征样本数据，把待预测的目标结果划分成“涨”和”跌”两种，从而实现预测股票涨跌的效果。 1通过简单案例了解SVM的分类作用 在Sklearn库里，封装了SVM分类的相关方法，也就是说，我们...
- 2022-11-11 15:16回答 1 已采纳 参考： 使用svm对手写体数字图片进行分类_Walt_像道光的博客-CSDN博客 import pandas as pdfrom sklea
- 2021-05-22 11:25回答 3 已采纳 从错误提示看，工具箱函数应该是全了，问题可能出现在参与画图的数据结构，特别检查一下绘图数据的维度是否匹配。
- 2021-01-11 15:46回答 2 已采纳 1.预测的标签本来就可以不在你设置的标签范围内。 2.你这些预测标签为0的样本有问题
- 2022-06-13 10:46水月梨诺的博客 Python数据分析之股票涨跌预测分析
- 2021-03-30 10:14回答 1 已采纳 题主的问题中，交付停车、非交付停车以及订单等是和业务密切相关的概念，因为没有定义，所以只能做一点猜测性的分析。这是一个典型的二分类问题，训练集中的一个样本对应一辆车的连续的GPS记录，所有样本的GPS
- 2019-08-13 07:32用faruto工具箱用Matlab的SVM预测出来的是定值怎么回事-renliantest.rar load renliantest； %% 归一化预处理 [train_scale,test_scale] = scaleForSVM; %% 降维预处理 [train_pca,test_pca] = pcaForSVM; %%...
- 2021-10-22 19:08Zhi Zhao的博客 本文介绍了如何利用机器学习中的SVM算法来解决生活中的问题，通过获取影响电动车价格的数据来建立一个预测电动车价格的模型。
- 没有解决我的问题, 去提问
