c++ - OpenCV:SVM train_auto断言sv_count!= 0失败

这基本上是this question的副本，但是无论如何我都在问，因为原始海报要么解决了问题，要么失去了兴趣。

我想使用以下代码使用OpenCV自动训练回归SVM:

CvSVMParams params;
params.svm_type = CvSVM::EPS_SVR;
params.kernel_type = CvSVM::RBF;
params.term_crit = TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, (int)1e7, 1e-6);

CvSVM svm;
svm.train_auto(_data, _resp, _var_idx, _train_idx, params);

_data和_resp是保存特征 vector 和响应的Mats，_var_idx包含 Activity 特征，_train_idx是 Activity 样本。对于参数网格，使用默认值。不幸的是，该代码产生以下错误:

当我使用手动选择的参数运行单个回归时，它可以正常工作。当我切换到分类问题(并更改相应的参数和SVM类型)时，它也可以工作。在那种情况下，既要进行单人训练，也要进行自动训练。

有人可以指出是什么问题吗？

编辑:

上面的代码也导致另一个错误:

对于CvSVM::NU_SVR，这与参数nu相同。设置这些参数后，问题消失了，但我不明白为什么首先会发生此错误。当我查看train_auto的文档时，它说p(和nu)是使用它们相应的默认网格进行评估的。那么为什么我必须设置它们呢？

提前致谢。

编辑2:

我举了一个受这个问题困扰的小例子。万一有人想尝试一下并重现问题，以防万一:

#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/ml/ml.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {

    Mat X(1000, 2, CV_32FC1);
    Mat Y(1000, 1, CV_32FC1);

    randu(X, -2, 2);

    for(int i = 0; i < 1000; i++){
        Y.at<float>(i,0) = pow(X.at<float>(i,0),2) + pow(X.at<float>(i,1),2) - 1;
    }

    CvSVMParams params;
    params.svm_type = CvSVM::EPS_SVR;
    params.kernel_type = CvSVM::RBF;
    params.term_crit = TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, (int)1e7, 1e-6);
    params.p = 0.1;

    CvSVM svm;
    svm.train_auto(X, Y, Mat::ones(1,2, CV_8U), Mat::ones(1,1000, CV_8U), params);

    return 0;
}

最佳答案

也许您应该为这些参数分配初始值。

param.C = 1;  //initialize parameter
param.p = 5e-3;  //initialize parameter
param.gamma = 0.01;  //initialize parameter

Nu

c++ - OpenCV:SVM train_auto断言sv_count!= 0失败