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<p>scikit学习的快速支持向量机问题。当你训练支持向量机的时候</p> <pre><code>from sklearn import svm s = svm.SVC() s.fit(training_data, labels) </code></pre> <p>有没有办法让<code>labels</code>成为非数字类型的列表?例如,如果我想将向量分类为“cat”或“dog”,而不必使用某种将“cat”和“dog”编码为1和2的外部查找表。。。</p> <p><code>ValueError: invalid literal for float(): cat</code></p> <p>所以,看起来不只是在<code>labels</code>中推字符串就可以了。有什么想法吗?</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>最新版本的sklearn可以使用string作为标签。例如:</p> <pre><code>from sklearn.svm import SVC clf = SVC() x = [[1,2,3], [4,5,6]] y = ['dog', 'cat'] clf.fit(x,y) yhat = clf.predict([[1,2,5]]) print yhat[0] </code></pre>
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