实际上，我正在使用OpenCV的svm Python接口，尝试将数据分类为4个类别。当标签和训练数据按顺序排列时，例如数据被分为4组，按标签1、标签2、标签3和标签4的顺序排列，正确率很低，仅约50%正确。但当我打乱训练数据后，结果变得合理，约90%正确。所以我的问题是：训练数据的顺序是否会影响最终结果，或者我是否需要在训练前打乱数据？

回答：

不，训练数据的顺序不会改变SVM的训练过程，尽管你代码中使用的一些参数调整方法可能会依赖于数据的顺序。例如，如果你使用没有随机化的交叉验证，那么有序的数据集会更加困难（连续的折叠中甚至可能某些类别的样本数为0！）。

简而言之：

• SVM训练不依赖于数据的顺序
• 一些作为“附加方法”的基于库的工具可能会依赖于数据的顺序