MATLAB SVM：使用相同的数据集进行训练和测试会得到不同的结果
我使用函数“fitcsvm”在一个包含4个类的数据集上使用一对多方法训练一个具有多项式核的SVM。为了进行合理性检查，我尝试使用函数“predict”将结果模型应用到用于培训的同一数据集。我预测每个支持向量机的所有观测值的标签，并选择与特定观测值具有最高后验概率的支持向量机对应的标签作为其最终标签。然而，训练和测试错误并不完全相同。这背后的原因是什么？这4个类的实例数是否相同？如果没有，则可能是MATLAB SVM：使用相同的数据集进行训练和测试会得到不同的结果,matlab,machine-learning,classification,svm,multiclass-classification,Matlab,Machine Learning,Classification,Svm,Multiclass Classification,我使用函数“fitcsvm”在一个包含4个类的数据集上使用一对多方法训练一个具有多项式核的SVM。为了进行合理性检查，我尝试使用函数“predict”将结果模型应用到用于培训的同一数据集。我预测每个支持向量机的所有观测值的标签，并选择与特定观测值具有最高后验概率的支持向量机对应的标签作为其最终标签。然而，训练和测试错误并不完全相同。这背后的原因是什么？这4个类的实例数是否相同？如果没有，则可能是fitcsvm将精度标准化，以将其考虑在内 对于Mathworks技术支持来说，这听起来也是一个不错的
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fitcsvm对于Mathworks技术支持来说，这听起来也是个不错的问题。您能提供一些代码和数据吗？！你能提供一些代码和数据吗？！这4个类具有相同数量的实例。这4个类具有相同数量的实例。