非整数类标签Scikit-Learn
scikit学习的快速SVM问题。训练SVM时，就像
from sklearn import svm
s = svm.SVC()
s.fit(training_data, labels)
有什么办法labels可以成为非数字类型的列表？例如，如果我想将向量分类为“猫”或“狗”，而不必使用某种外部查找表将“猫”和“狗”编码为1和2。当我尝试仅传递字符串列表时，我得到…
ValueError: invalid literal for float(): cat
因此，看起来像只是推弦乐labels不起作用。有任何想法吗？
问题答案：
sklearn的最新版本能够使用字符串作为标签。例如：
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]
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问题内容： 我正在尝试使用来编码一大串字符串标签。由于数据框有许多（50+）列，因此我想避免为每一列创建一个对象。我宁愿只有一个可以在我所有数据列中使用的大对象。 将整个数据投入会产生以下错误。请记住，我在这里使用伪数据。实际上，我正在处理大约50列的字符串标记数据，因此需要一种不按名称引用任何列的解决方案。 追溯（最近一次通话最近）：文件中的行1，在第y行中= 中的第306行文件引发（“错误的输
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需要提前导入的库： numpy import numpy as np 绘图 import matplotlib.pyplot as plt 数据集 from sklearn import datasets 各种机器学习库： kNN算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 线性回归 from sklearn.linear_model
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我正在尝试使用Scikit-Learn的来编码字符串标签的pandas。由于dataframe有许多(50+)列，我希望避免为每个列创建对象；我宁愿只有一个大的对象，它可以跨我的所有数据列工作。 将整个抛入会产生以下错误。请记住,我在这里使用的是虚拟数据；实际上，我正在处理大约50列字符串标记的数据，因此需要一个不引用任何列名称的解决方案。 回溯（最近一次调用）：文件“”，第1行，在文件“/use
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我对C#背景的Java很陌生。我正在按照本教程向我的项目添加一个图像并在标签中显示。在C#中，我们使用Picture-box并设置image属性，在C#中，我还可以在设计时通过调整Picture-box的大小来调整Picture-box中的图像。 我已经按照教程将图像添加到一个标签，但现在的问题是图像相当大，我想重新调整大小。我试过调整标签的大小，但我的图像没有压缩或重新调整大小。 我该怎么做才能
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这适用于必须使用SVM方法来提高模型精度的分配。 共有3部分，编写了下面的代码 但在此之后，问题如下 执行数字标准化。数据，并将转换后的数据存储在可变数字中。 提示：从sklearn.preprocessing.使用所需的实用程序再次，将digits_standardized分成两个集合名称X_train和X_test。此外，将digits.target分成两组Y_train和Y_test。 提示
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我正在y_test并y_pred混淆矩阵。我的数据用于多标签分类，因此行值是一种热编码。 我的数据有30个标签，但在输入混淆矩阵后，输出只有11行和列，这让我很困惑。我想我应该有一辆30X30的。 它们的格式是numpy数组。（y\u test和y\u pred是我使用dataframe.values将其转换为numpy数组的数据帧） y\U测试。形状 y_test y\u预测。形状 y\u预测