在scikitlearn中拟合包含列表的列

Question

我有一个pandas数据帧，其中包含一个名为“X”的列，其中包含300个double的列表，在尝试运行时包含一个名为“label”的列：

cls = SVC()
cls.fit(miniset.loc[:,'X'],miniset.loc[:,'label'])

我得到一个错误： ValueError: setting an array element with a sequence.

你知道怎么修吗？你知道吗

谢谢

我的数据帧头

  label                                                  X
0      0  [-1.1990741, 0.98229957, -2.7413394, 0.5774205...
1      1  [0.10277234, 1.8292198, -1.8241594, 0.07206603...
2      0  [-0.26603428, 1.8654639, -2.2495375, -0.695124...
3      0  [-1.1662953, 3.0714324, -3.4975948, 0.01011618...
4      0  [-0.13769871, 1.9866339, -1.9885212, -0.830097...

Answer 1

您可以尝试：

cls.fit(np.array(miniset.loc[:,'X'].tolist()),miniset.loc[:,'label'])

其中tolist()提供了一个2D数组（这就足够了）。你知道吗

Answer 2

您的问题是数据帧的“X”列。为了让它与SVC（或者基本上任何sciket学习模型）一起工作，您需要将该列拆分为几个列，每个列对应于列表中的每个元素。你知道吗

您可以通过执行类似于this的操作来解决这个问题。你知道吗

pandas包不打算将列表或其他集合存储为值。它用于存储paneldata，因此名为pandas。你知道吗