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问svm中的多类预测
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Stack Overflow用户

提问于 2019-02-13 07:48:58

回答 1查看 585关注 0票数 1

我有用户审查数据集，如

review-1, 0,1,1,0,0

review-1是用户评审，0,1,1,0,0是审查类别。一个评审可以有多个类别。我想预测评论的类别。所以我实现了以下代码

transformer = TfidfVectorizer(lowercase=True, stop_words=stop, max_features=500)
X = transformer.fit_transform(df.Review)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, df.iloc[:, 1:6],
                                                test_size=0.25, random_state=42)

SVM = svm.SVC()
SVM.fit(X_train, y_train)

但我的错误就像

ValueError: bad input shape (75, 5)

有人能提出解决这个问题的好办法吗？

scikit-learn

svm

text-classification

python

machine-learning

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-02-13 08:49:02

您可以使用二进制分类器(如svm.SVC())来使用OneVsRestClassifier解决多标签分类问题。

示例：

from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier

from sklearn.svm import SVC

cls = OneVsRestClassifier(estimator=SVC(gamma ='auto'))

import numpy as np
cls.fit(np.random.rand(20,10),np.random.binomial(1,0.2,size=(20,5)))

票数 5

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/54665028

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