Galbe et transposez émet

Question

user1190882 a aidé résolu le problème de transposez, je vais ouvrir un nouveau fil pour la question SKlearn

columns_train = np.array([df['A'], df['B'], df['C'], df['D'], df['E'], df['F'], df['G']]) 
X = columns_train 
Y = columns_target 

X = np.transpose(X) 
print np.shape(X) 
print np.shape(Y) 


X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X,Y,test_size = 0.2, random_state = 42) 

clf = svm.LinearSVC() 
clf.fit(X_train, Y_train) 
print clf 

File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\utils\multiclass.py", line 172, in check_classification_targets 
raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type) 
ValueError: Unknown label type: 'continuous' 

Je ne sais pas ce que je peux faire pour faire ce travail après avoir regardé d'autres discussions. Pouvez-vous me donner quelques conseils? Merci

Answer 1

Réponse à avant de modifier la question

Ce que vous recherchez est

X = np.transpose(X) 

réponse après la modification question

Vous obtenez que continuous erreur lorsque votre type de données de votre variable Y est de type virgule flottante. Dans tous les types de problèmes de classification, vous devez gérer le type d'étiquette int. Convertissez le type de données de la variable Y en int et cela devrait fonctionner correctement.