SVM은 모든 입력에 대해 동일한 예측 값을 출력합니다 ... 그 이유는 무엇입니까?

Question

저는 Encog를 사용하고 예측 데이터로 SVM을 사용합니다. 내 훈련 세트 값은 정규화되지 않았지만 원래 [-1,1] 범위 내에 있습니다. 나는 왜 문제가 발생하는지 이해하지 못한다.

내 훈련 데이터 :

EURUSD_OPEN_CH,EURUSD_HIGH_CH,EURUSD_LOW_CH,EURUSD_CLOSE_CH,EURUSD_MACD,EURUSD_MACDS,EURUSD_STTDEV 
0.0134883819,0.0132838637,0.0135361889,0.0140344719,0.0023983892,0.0010403195,0.0054870487 
0.0001454143,0.0000969039,-0.0002216665,-0.0005261919,0.0035244907,0.0013168603,0.0070012526 
-0.0005261846,0.0006574986,0.0001593581,0.0009628839,0.0044774819,0.0017225556,0.0081131621 
0.0009282350,-0.0001867452,-0.0004156506,-0.0005882475,0.0051052958,0.0021969854,0.0088044648 
-0.0005605769,-0.0006641071,0.0001455382,0.0000069246,0.0055397905,0.0027231400,0.0092672117 
(...) 

내가 이러한 값을 정상화해야 하는가? 나는 이것이 문제가 될 수 없다고 생각하지만 누가 ... SVM을 교육하고 모든 것이 옳은 것처럼 보이지만 SVM을 평가할 때 출력은 모든 입력에 대해 동일합니다. 필요한 경우 코드를 첨부 할 수 있습니다.

Answer 1

나는 그런 멍청한 놈입니다. 정상화로 문제가 해결되었습니다. 이 값은 너무 작아 예측할 수 없으므로 전체 CSV를 [0.1,0.9] 범위로 정규화하면 도움이됩니다.