Question

我正在运行一个基本的机器学习教程代码片段（在教学人员的计算机上正确编译），我似乎无法找到错误。我理解这个问题已被“回答”，但我似乎无法理解答案。

DeprecationWarning：传递1d数组作为数据在0.17中弃用，并且将ValueError用于0.19。如果数据具有单个要素，则使用X.reshape（-1,1）重新整形数据;如果包含单个样本，则使用X.reshape（1，-1）重新整形数据。 DeprecationWarning） [0]

显然我只是使用X.reshape（-1,1）或X.reshape（1，-1），但我不确定究竟是如何在一般情况下工作，或者是否应将它们放在之前或者在我绘制/获取数据之后。

这是我的源代码。非常感谢任何帮助： - ）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
style.use("ggplot")
from sklearn import svm

x = [1, 5, 1.5, 8, 1, 9]
y = [2, 8, 1.8, 8, 0.6, 11]

plt.scatter(x,y)
plt.show()

X = np.array([[1,2],
            [5,8],
            [1.5,1.8],
            [8,8],
            [1,0.6],
            [9,11]])

y = [0,1,0,1,0,1]

clf = svm.SVC(kernel='linear', C = 1.0)


clf.fit(X,y)

print(clf.predict([0.58,0.76]))

Answer 1

由于您的数据具有多个功能且包含多个样本，因此您可以。这只是一个警告，不应该干扰算法的行为。

机器学习：基础知识折旧警告

1 个答案: