在Scikit学习中将训练标签拟合到2D列表上

2024-05-20 • 问答

我正在尝试使用Scikit-learn将二维的行映射到标签列表中的元素。

例如：

from sklearn import tree
clf = DecisionTreeclassifier()

#2D list of training data:
training_data = [[1,2,3],[1,4,5,6],[5,7],3]]

#1D list of training labels:
training_labels = ['a','b','c','a']

clf = clf.fit(training_data,training_labels)

运行代码时，出现“ ValueError：设置具有序列的数组元素”。

我想知道如何正确转换数据，以使测试数据适合训练标签。

qijiannian 回答：在Scikit学习中将训练标签拟合到2D列表上

testing_data = [[1,2,3],[1,4,5,6],[5,7],3]]

在这里，如果每个子列表都被视为一个样本，则每个样本没有相同的维度。 在这种情况下，无法拟合模型。

也许你是说：

 training_labels = ["a","b","c","a"]

否则，a,b,c应该定义为变量

classification scikit-learn training-data

本文链接：https://www.f2er.com/3063217.html

在Scikit学习中将训练标签拟合到2D列表上

qijiannian 回答：在Scikit学习中将训练标签拟合到2D列表上

大家都在问