ValueError: Unknown label type: 'continuous', SVC Sklearn
ValueError: Unknown label type: 'continuous', SVC Sklearn
我正在尝试使用名为 SVC 的 sklearn 中的这个库。
但是当我 运行 我的程序时出现这个错误:
ValueError: Unknown label type: 'continuous'
不知道有没有Support Vector Regressor的回归库,目前找到的只有这个。这是我的代码:
import sklearn
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
X, Y = get_data(filename)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, random_state=33)
svc = SVC()
svc.fit(X_train, y_train)
print(svc.score(X_train, y_train))
print(svc.score(X_test, y_test))
谢谢。
SVC 是一个分类器,因此不支持目标中的连续值。你需要的是SVR。只需将所有出现的 SVC 替换为 SVR 即可。
from sklearn.svm import SVR
svr = SVR()
svr.fit(X_train, y_train)
print(svr.score(X_train, y_train))
print(svr.score(X_test, y_test))
我正在尝试使用名为 SVC 的 sklearn 中的这个库。
但是当我 运行 我的程序时出现这个错误:
ValueError: Unknown label type: 'continuous'
不知道有没有Support Vector Regressor的回归库,目前找到的只有这个。这是我的代码:
import sklearn
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
X, Y = get_data(filename)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, random_state=33)
svc = SVC()
svc.fit(X_train, y_train)
print(svc.score(X_train, y_train))
print(svc.score(X_test, y_test))
谢谢。
SVC 是一个分类器,因此不支持目标中的连续值。你需要的是SVR。只需将所有出现的 SVC 替换为 SVR 即可。
from sklearn.svm import SVR
svr = SVR()
svr.fit(X_train, y_train)
print(svr.score(X_train, y_train))
print(svr.score(X_test, y_test))