看来你的SVM有点儿固执，不是7就是4。让我们来看看如何解决这个问题。
首先，确保你有足够的多样化数据进行训练，并且数据被正确地划分为训练集和测试集。其次，我们可以用下面的步骤来排查问题：
### 检查数据预处理
确保图像数据在输入到模型之前得到了正确的预处理。常见的预处理步骤包括归一化、标准化、去噪等。例如：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
### 确认标签分布
检查训练数据的标签分布是否均匀。如果训练数据的某些类别特别多或特别少，可能会导致模型倾向于预测这些类别。
import numpy as np
unique, counts = np.unique(y_train, return_counts=True)
print(dict(zip(unique, counts)))
### 调整超参数
使用网格搜索来自动调整SVM的超参数。确保你选择了适当的超参数范围。下面是一个使用`GridSearchCV`的示例：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
param_grid = {
'C': [0.1, 1, 10, 100],
'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001],
'kernel': ['rbf']
}
grid = GridSearchCV(SVC(), param_grid, refit=True, verbose=2)
grid.fit(X_train_scaled, y_train)
print("Best Parameters:", grid.best_params_)
### 增加验证集
为了更好地调整模型，考虑从训练数据中分离出一部分作为验证集：
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)
### 检查模型过拟合或欠拟合
通过在训练集和验证集上评估模型性能，检查是否存在过拟合或欠拟合的现象。如果模型在训练集上表现很好，但在验证集上表现很差，可能是过拟合；如果在两者上都表现不好，可能是欠拟合。
train_accuracy = grid.score(X_train_scaled, y_train)
val_accuracy = grid.score(X_val_scaled, y_val)
print("Training Accuracy:", train_accuracy)
print("Validation Accuracy:", val_accuracy)
### 总结
确保你有足够多样的训练数据，并且数据预处理正确。使用网格搜索调整超参数，并且使用验证集检查模型性能。通过这些步骤，你应该能够找到问题所在，并改进模型的预测性能。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 | 
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狗仔卡
发表于 2024-7-18 15:36:03
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