我目前正在使用 Scikit learn 和以下代码：

clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, 
              class_weight='auto')

然后对一组具有 7 个不同标签的数据进行拟合和预测。我得到了一个奇怪的输出。无论我使用哪种交叉验证技术，验证集上的预测标签总是标签 7。

我尝试了一些其他参数，包括完整的默认参数 ( svm.SVC())，但只要我使用的内核方法是rbf而不是，poly否则linear它就不起作用，而它对polyand非常有效linear。

此外，我已经尝试过对训练数据而不是验证数据进行预测，它非常适合。

有没有人以前见过这种问题并且知道这里发生了什么？

我从不详细查看我的班级分布，但我知道应该是 30% 左右是 7，14% 是 4。

我什至尝试了手动 1-vs-rest 实现，但仍然没有帮助。