Matlab SVM训练：预测不会给出1列特征的预期结果

我只有一个专题（专栏）的观察

• 阳性观察值中83%低于1（因此17%高于1）。阳性观察数仅为8K
• 负面观察值的74%高于1（因此16%低于1）。负面观察数105K

我将这些观察结果输入matlab函数fitcsvm：

svmStruct = fitcsvm(features,Y,'Standardize',true, 'Prior','uniform','KernelFunction','linear','KernelScale','auto','Verbose',1,'IterationLimit',1000000);

我希望当我运行predict时，会给我1个积极特征，因为它训练的大多数积极特征小于1，而大多数消极特征大于1。但是，当运行预测时

 [label,score,cost]= predict(svmStruct, postive_features) ;

所有标签均为零，这不是预期的答案。我不知道为什么？当只有1个特征时，支持向量机工作吗

请注意，我还收到消息“SVM优化未收敛到所需的容差。”运行fitcsvm后

 [label,score,cost]= predict(svmStruct, postive_features) ;