scikit-learn的快速SVM問題。當你訓練SVM,它像非整型類標籤Scikit-Learn
from sklearn import svm
s = svm.SVC()
s.fit(training_data, labels)
有沒有辦法爲labels
是一個非數字類型的列表?例如,如果我想將矢量分類爲「貓」或「狗」,而不必具有將「貓」和「狗」編碼爲1和2的外部查找表。當我嘗試只是傳遞一個字符串列表,我得到...
ValueError: invalid literal for float(): cat
因此,它看起來並不像在labels
只是推搡字符串會工作。有任何想法嗎?