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[已解决] SVR模型训练问题

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SVR模型进行训练,有2种方法进行模型训练,一种是按照样本数据的顺序(前部分做训练集,后部分做测试集),
一种是随机样本数据训练,
近来发现采用第一种训练模型法,测试集拟合不好,
但采用第二种训练法,拟合很好,那该选择哪种训练法呢?论文要用,求指点

②还有就是若采用第二种训练法,如何对新输入输入数据进行预测呢?即若运用svmpredict(data_label,data_matix,model)函数,但data_label是不知道的,那怎么进行预测,运行会有报错;


随机样本数据测试集

随机样本数据测试集

随机样本数据训练集

随机样本数据训练集

顺序样本数据测试集

顺序样本数据测试集

顺序样本数据训练集

顺序样本数据训练集

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发表于 2020-3-20 11:40:54 | 显示全部楼层
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 楼主| 发表于 2020-3-20 15:38:10 | 显示全部楼层
mysalad 发表于 2020-3-20 11:40
███████人-妻-调-教【bxm5.top】███████
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你这是在作死吗?
正规平台搞得乌烟瘴气的

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发表于 前天 16:39 | 显示全部楼层 |此回复为最佳答案
对新输入数据进行预测时data_label可以随机赋值。
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