Python 从Sklearn-SVM模型中得到奇怪的结果

我正在尝试从scikit学习中训练支持向量机，但我似乎没有得到任何结果，我想知道是否有支持向量机或scikit学习专家知道原因。下面是我正在运行的示例。我有一些手写数字数据，我想训练一个分类器来区分“a”和“b”。我使用的数据在这里，所以你也可以测试它。培训文件和测试文件都在该归档文件中。任何帮助理解结果（svm说一切都是“a”）都将不胜感激

这是我的剧本：

#!/usr/bin/env python

import os
import re
from sklearn import svm

def get_record(line):
    match = re.search("^(\S+) (\d+)", line)
    label = match.group(1)
    vector = list(match.group(2))
    vector = [int(x) for x in vector]
    return label, vector

def train_classifier():
    classifier = svm.SVC()
    data = open("sd19-train-binary.txt", "r")
    labels = []
    training_data = [] 
    i = 0
    for line in data:
        label, vector = get_record(line) 
        if label == 'a' or label == 'b': 
            labels.append(label)
            training_data.append(vector)
            i += 1
            if i > 100:
                break
    classifier.fit(training_data, labels) 
    return classifier

def test_classifier(classifier):
    data = open("sd19-test-binary.txt", "r")
    i = 0
    for line in data:
        label, vector = get_record(line)
        if label == 'a' or label == 'b':
            print label, classifier.predict(vector)
            i += 1
            if i > 100:
                break

def main():
    classifier = train_classifier()
    test_classifier(classifier)


main()

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默认情况下，SVC使用RBF内核。如果不设置/交叉验证gamma和C，则无法获得有意义的结果。

是否在

培训\u数据中拾取了任何元素？看起来在
re.search（“^（\S+）（\d+”，line）
中可能有问题-正则表达式可能应该是
r“^（\S+）（\d+”
。是的，它们是这样的。如果您想，可以尝试代码并打印值。您没有链接到任何数据文件。