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python - ValueError：未知标签类型：SVM 中的“连续”错误

问题描述

运行下面的代码时出现错误。我已经尝试了我找到的所有解决方案，但没有奏效。

错误是

ValueError: Unknown label type: 'continuous'

这是我的代码：

random_state=0
classifier = SVC(kernel='linear', random_state = 0)
classifier.fit(X_train, y_train)

我得到了这个错误：

classifier.fit(X_train, y_train)

示例输入

state是因变量，是k自变量。所以我想训练这些。我的主要目的是根据新k变量估计状态信息。我没有使用索引进行培训。X并且Y集合等于'k'和'state'。

标签： pythonscikit-learnclassificationsvm

解决方案

如果不查看数据，很难说出为什么会出现此错误。

但是，我的第一个猜测是您必须将非整数值作为标签传递，在状态标题中显示 0/1 但我不确定是否是这种情况。

我建议你2个选项。

  1. 将数据类型显式转换为int32usingastype()函数。
  2. 用于LabelEncoder对输出变量进行编码。

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