MATLAB SVM：トレーニングとテストに同じデータセットを使用すると、異なる結果が得られます

Question

私は1対多のアプローチで4つのクラスを持つデータセット上の多項式カーネルでSVMを訓練するために関数 'fitcsvm'を使用しています。サニティチェックを行うために、私は、結果として得られたモデルを、 'predict'関数を使って訓練に使ったのと同じデータセットに適用しようとしました。私は各SVMのすべての観測値のラベルを予測し、最終的なラベルとして特定の観測値の事後確率が最も高いSVMに対応するラベルを選択します。しかし、トレーニングとテストのエラーはまったく同じではありません。これの背後にある理由は何ですか？

Answer 1

4つのクラスのインスタンス数は同じですか？そうでない場合は、fitcsvmがそれを考慮に入れて精度を正規化している可能性があります。

これはMathworksの技術サポートにとっても良い質問です。