为什么 SVC 模型返回值数组都等于 1 的预测？答案

【问题标题】：Why SVC model returns prediction with array of values all equal to 1?为什么 SVC 模型返回值数组都等于 1 的预测？
【发布时间】：2021-02-11 23:23:11
【问题描述】：

我有一个数据库，代表不同类型的餐厅堂兄弟。对于这个数据库，我已经进行了一次热编码，它产生了一系列具有二进制值的列，如下所示（并非所有列都显示）。

我必须建立一个预测模型，以便在给定所有 cousin_type 的情况下预测 y "%equal_class" 值（从 1 到 10）。我尝试使用带有以下代码的 SVC 模型

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=4)
from sklearn import svm
clf=svm.SVC(kernel='sigmoid',gamma='auto')
clf.fit(X_train,y_train)
yhat=clf.predict(X_test)

array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

预测的 yhat 值返回一个数组，其中所有值都等于 1。我尝试了不同的内核，但结果是相同的。你能告诉我我错了吗？

【问题讨论】：

标签： machine-learning scikit-learn svm

【解决方案1】：

可能是因为@ 987654321（与标签1的许多样本与其他标签相比）。您应该在F1得分中执行网格搜索并优化Hyper参数（在案例伽玛中），而不是将其设置为“自动”。

【讨论】：