大家好，我一直在努力学习机器学习，仍然是一个初学者 我想问是否要写
svm_clf_sentanalysis=sklearn.svm.SVC(kernel="linear",gamma='auto')
svm_clf_sentanalysis.fit(X_train_sentanalysis,Y_train_sentanalysis,X_train_sentanalysis_punc,Y_train_sentanalysis_punc)
或一次将svm_clf_sentanalysis插入X_train_sentanalysis,Y_train_sentanalysis两次
以及其他X_train_sentanalysis_punc,Y_train_sentanalysis_punc
我也遇到了TypeError: fit() takes from 3 to 4 positional arguments but 5 were given, when including my three features in fit.
请提供帮助。
答案 0 :(得分：2)
假设X_train_sentanalysis_punc，Y_train_sentanalysis_punc是用于测试的数据帧。 您应该将X_train_sentanalysis，Y_train_sentanalysis传递到.fit（）函数中进行训练。
即svm_clf_sentanalysis.fit(X_train_sentanalysis,Y_train_sentanalysis)
对于测试，您应该使用.score（）函数。
即svm_clf_sentanalysis.score(X_train_sentanalysis_punc,Y_train_sentanalysis_punc)。
答案 1 :(得分：1)
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希望这对您有所帮助。在机器学习中，训练ML模型更像是教孩子。您首先告诉这个孩子，什么是苹果，鲍尔，猫……。然后问问题。同样的比喻。
Y_train_sentanalysis：应该回答问题
X_train_sentanalysis_punc：应该针对考试问题
首先训练您的ML模型
svm_clf_sentanalysis.fit(X_train_sentanalysis,Y_train_sentanalysis)
现在测试您的ML模型
svm_clf_sentanalysis.score(X_train_sentanalysis_punc, Y_train_sentanalysis_punc)