我正在使用CvNormalBayesClassifier。我用一些随机数据对其进行训练，就像我发布的代码中那样

CvMat* train = cvCreateMat( 100, 32, CV_32FC1 );cvZero( train );cvmSet( train, 0, 0, (double) 2 ); cvmSet( train, 0, 1, (double) 5 ); cvmSet( train, 1, 17, (double) 12 ); cvmSet( train, 1, 9, (double) 235 ); cvmSet( train, 29, 1, (double) 645 );cvmSet( train, 34, 12, (double) 65 );  cvmSet( train, 23, 3, (double) 2.64 ); cvmSet( train, 27, 8, (double) 5443 ); cvmSet( train, 3, 7, (double) 125432 ); cvmSet( train, 67, 14, (double) 6533 ); cvmSet( train, 78, 18, (double) 43265 );cvmSet( train, 92, 12, (double) 65.543 ); CvMat* res=cvCreateMat( 1, 100, CV_32FC1 );cvZero( res );cvSet( train, cvScalarAll(CV_VAR_ORDERED));cvSet( res, cvScalarAll(CV_VAR_CATEGORICAL));M1.train(train, res);CvMat* prova = cvCreateMat( 1, 32, CV_32FC1 );cvZero( prova );cvmSet( prova, 0, 7, (double) 10 ); float result=M1.predict(prova);

问题在于，即使训练数据中的每个元素都属于“0”类别，我仍然可能得到“1”作为预测结果。另一个问题是我尝试更改训练集中的一些值，然后保存分类器。结果是，如果我不更改训练集的大小（即使值完全不同），分类器总是相同的。

这是怎么可能的？有人能告诉我训练、保存和预测函数是如何工作的吗？谢谢

回答：

我发现要从ml库中获得正确的结果，你需要像下面这样创建和访问分类器：

bayes = new CvNormalBayesClassifier();bayes->train( samplesMat, responses );

上述代码片段对我使用一些训练数据有效。