
Hola a todos,


He hecho unas cuantas pruebas y dividiendo cada archivo en varias partes funciona. Es algo laborioso pero ...

Una vez qeu consigo esto me encuentro con otro PROBLEMA. Resulta que el archivo de salida clasificado que obtengo despúes de aplicar el modelo a nuevos ejemplos solo consta de una clase. Es decir todos los ejemplos han sido clasificados con la misma clase (y tengo 14). Sin embargo cuando aplico el modelo entrenado al conjunto de validación que usé sale perfectamente. Si utilizo radomForest para clasificar los nuevos ejemplos también sale perfectamente.

El modelo de SVM que utilizo es el siguiente:


Parameters:
   SVM-Type:  C-classification 
 SVM-Kernel:  radial 
       cost:  6.8 
      gamma:  0.08 

Number of Support Vectors:  673

No se si es un fallo al utilizar la funcion svm... o que el modelo está tan sobreentrenado que no es capaz de clasificar los nuevos ejemplos....

¿Alguien tiene experiencia con esto?

Saludos

Víctor




 		 	   		  
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