使用scikit进行SVM训练时输入形状错误

Question

我对scikit和ML有点新意。我试图训练一个SVM分类器用于一个与所有分类。我使用以下代码。

g=list()
for i in range(0,120):
    g.append(1)
for i in range(120,240):
    g.append(2)

u=set(g)
numclasses=len(u)

lin_clf = svm.LinearSVC()
lin_clf.fit(features,u)

功能是一个72900 * 120阵列。我从不同的python代码获取功能并在此处调用它。它会抛出以下警告和错误。

/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/misc/pilutil.py:279: 
DeprecationWarning: fromstring() is deprecated. Please call frombytes() instead.
image = Image.fromstring(mode, shape, strdata)

错误

ValueError: bad input shape ()

如果您需要特征提取代码，请发表评论。提前谢谢。

Answer 1

哪一行代码抛出错误？是lin_clf.fit(features,u)吗？

根据LinearSVC的documentation，fit(X,y)的参数是

  

X：{array-like，sparse matrix}，shape = [n_samples，n_features]

     

训练矢量，其中样本数和n_features中的n_samples是特征数。

     

y：array-like，shape = [n_samples]

     

相对于X的目标向量

但是，代码中的u是python set。它应该是一个长度为72900的numpy数组。