错误消息：

Question

我是python的新手。在我的代码中，我试图从头开始实现支持向量机。该代码以前具有2个功能和2个类（1和-1），具有6个实例（每个类），并且运行良好。我试图为9个功能和2个类（1和-1）（每个类有6个实例）实现相同的代码，这给了我一个Value Error的问题，我似乎无法解决。我正在使用Python版本3.6.3 谢谢您的帮助。

  #This is my dictionary/dataset
  data_dict = {-1: np.array([[1, 7, 4, 1, 9, 1, 5, 6, 7],
                       [2, 8, 6, 0, 8, 6, 8, 5, 2],
                       [3, 8, 7, 3, 2, 5, 4, 4, 8], ]),
         1: np.array([[5, 1, 8, 2, 6, 4, 0, 2, -3],
                      [6, -1, 5, -2, 6, -3, 0, 5, 3],
                      [7, 3, 0, 4, 10, -6, 9, 8, 2], ])}

  #Call to the function
  svm = Support_Vector_Machine()
  svm.fit(data=data_dict)

#Function fit
def fit(self, data):
    self.data = data
       #Some more code here
                    #w_t and b intialized here

                    for i in self.data:
                        for xi in self.data[i]:
                            yi = i
                            if not yi * (np.dot(w_t, xi) + b) >= 1:
                                found_option = False
                                # print(xi,':',yi*(np.dot(w_t,xi)+b))

                    if found_option:
                        opt_dict[np.linalg.norm(w_t)] = [w_t, b]

错误消息：

在模块中

svm.fit(data=data_dict)

合适

if not yi * (np.dot(w_t, xi) + b) >= 1: 
ValueError: shapes (2,) and (9,) not aligned: 2 (dim 0) != 9 (dim 0)

Answer 1

谢谢。我想到了。问题在于数组w_t的大小和形状。 w_t有2个元素，我正尝试将其与9个元素数组相乘。我修复了它，现在工作正常。

如何针对更大的数据集运行此功能（9个功能）

错误消息：

1 个答案: