Question

我有以下Python代码片段，我尝试在某些数据上运行SVC（使用的库是scikit-learn：

(trainFeat, testFeat, trainLabels, testLabels) = train_test_split(
    data, data_labels, test_size=0.20, random_state=42)

model = SVC(kernel='poly', max_iter=10,probability=True,class_weight='balanced')
model.fit(np.reshape(trainFeat, (124,-1)), trainLabels)
accuracy = model.score(testFeat, testLabels)
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc * 100))

但我在accuracy = model.score(testFeat, testLabels)：

下面有错误

ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.

我该怎么做才能解决此错误？

感谢。

Answer 1

当我在其他问题here中应用cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ的建议时，代码有效：

model.score(np.reshape(testFeat, (-1, 9 * 6)), testLabels)

Answer 2

我想，你预测3个班级。它给你三维数组，每个类的概率。

尝试这样做：

model = SVC(kernel='poly', max_iter=10,probability=False,class_weight='balanced')

找到准确性 - 找到具有暗淡的数组3.估计估计值<= 2

2 个答案: