php - 5 折交叉验证给出了 SVM 中的反向学习曲线

Question

我正在研究数字分类（天城文 OCR）。我正在用 php 训练 PECL SVM 模型的数据。为了绘制学习曲线，我开始通过 5 折交叉验证来测试 SVM 的稳健性。我得到如下结果 -

当数据集数量较少时，它会提供较高的准确性，但随着数据集大小的增加，准确性会逐渐降低。我知道 SVM 在较少数量的数据集上效果很好。但我的项目主管对此并不满意。我在互联网上搜索，然后我没有发现任何关于此类问题的信息。我的模型（PECL SVM 提供的带有 RBF 内核的 SVM）有什么问题吗？还是作为 SVM 的属性正常。按模型分类新图像是完美的。

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