在浮点数据值上拟合朴素贝叶斯

Question

我想用浮点数对数据值拟合高斯朴素贝叶斯，我使用的代码是这样的：

array1 = np.array([[2,2],[3,2]]) 
array2 = np.array([0.3,3])

clf = GaussianNB()
clf.fit(array1,array2)

但是，我收到一条错误消息：

ValueError("未知标签类型：%s" % repr(ys)) ValueError: 未知标签类型：(array([ 0.3, 3. ]),)

如何在不使用与 Sklearn 提供的不同的朴素贝叶斯模块的情况下解决该问题？

Answer 1

您使用array2 作为您的目标标签。

GaussianNB() 是一个分类器，所以目标标签必须是整数。（在你的情况下 0.3 是浮点数）

如果您的标签是实数，请考虑使用回归。