svm-scale libsvmでの警告

Question

epsilon-svrにlibsvm-3.21を使用しています。私は非常に多くの非ゼロ（疎フォーマット）のトレーニングデータを持っています。私は範囲[0、1]に機能を拡張するsvm-scaleを使用すると、私はこれが私の予測に影響を与えず、この警告を無視しなければならない。この警告

WARNING: original #nonzeros 503981 
     > new  #nonzeros 6450944 
If feature values are non-negative and sparse, use -l 0 rather than the default -l -1 

を取得していますか？

Answer 1

スパース入力をより効率的に処理することができます。したがって、ゼロ訓練を維持するための方法でデータをスケールすることができれば、モデルはかなり高速になる可能性があります。

時間を短縮するモデルでは、パラメータの最適化に時間がかかるため、結果が向上する可能性があります。