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在scikitlearn中拟合包含列表的列
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<p>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:</p> <pre><code>cls = SVC() cls.fit(miniset.loc[:,'X'],miniset.loc[:,'label']) </code></pre> <p>我得到一个错误: <code>ValueError: setting an array element with a sequence.</code></p> <p>你知道怎么修吗?你知道吗</p> <p>谢谢</p> <p>我的数据帧头</p> <pre><code> 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... </code></pre>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您可以尝试:</p> <pre><code>cls.fit(np.array(miniset.loc[:,'X'].tolist()),miniset.loc[:,'label']) </code></pre> <p>其中<code>tolist()</code>提供了一个2D数组(这就足够了)。你知道吗</p>
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