我正在尝试为我在网上找到的数据集实现SVM。features_test，features_train，labels_test，labels_train是元组的python列表。我在下面将它转换为numpy数组。但clf.fit给了我以下错误。
File "ebola.py", line 47, in <module>
clf.fit(features_train_numpy,labels_train_numpy)
File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/sklearn/svm/base.py", line 151, in fit
y = self._validate_targets(y)
File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/sklearn/svm/base.py", line 514, in _validate_targets
y_ = column_or_1d(y, warn=True)
File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 551, in column_or_1d
raise ValueError("bad input shape {0}".format(shape))
ValueError: bad input shape (2923, 9)
代码如下
features_train_numpy = np.asarray(features_train)
labels_train_numpy= np.asarray(labels_train)
features_test_numpy = np.asarray(features_test)
labels_test_numpy= np.asarray(labels_test)
from sklearn.svm import SVC
temp = 100
clf=SVC(C=temp,kernel="rbf")
clf.fit(features_train_numpy,labels_train_numpy)`
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即使从错误本身也很容易注意到你的标签矩阵是二维的，而它应该是1D向量。它应该包含在我的位置 - 我的例子的标签。在您的情况下，看起来每个样本都有9个标签，sklearn SVM不支持。