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一维阵列上的支持向量机
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<p>我在摆弄泰坦尼克号的数据集。我尝试使用以下代码将SVM应用于许多单独的功能:</p> <pre><code>quanti_vars = ['Age','Pclass','Fare','Parch'] imp_med = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='median') imp_med.fit(titanic[['Age']]) for i in (X_train, X_test): i[['Age']] = imp_med.transform(i[['Age']]) svm_clf = SVC() svm_clf.fit(X_train[quanti_vars], y_train) y_pred = svm_clf.predict(X_test[quanti_vars]) svm_accuracy = accuracy_score(y_pred, y_test) svm_accuracy for i in quanti_vars: svm_clf.fit(X_train[i], y_train) y_pred = svm_clf.predict(X_test[i]) svm_accuracy = accuracy_score(y_pred, y_test) print(i,': ',svm_accuracy) </code></pre> <p>最后的<code>for</code>循环抛出了一个<code>ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead</code>错误,我不知道为什么——SVM不能对单个特征进行操作吗</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>那很容易 只需写下以下内容:</p> <pre><code>y_pred = svm_clf.predict([X_test[i]]) </code></pre> <p>添加[]将其转换为二维数组 而且最好是把票价带到10级,而不是直接使用 bcs 30美元和50美元之间有巨大的差异,但随着价格的上涨,差异会逐渐消失 例如,300美元和500美元之间没有太大差别</p>
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