非整数类标签 Scikit-Learn答案

【问题标题】：Non-Integer Class Labels Scikit-Learn非整数类标签 Scikit-Learn
【发布时间】：2012-10-29 07:20:24
【问题描述】：

scikit-learn 的快速 SVM 问题。当你训练一个 SVM 时，它类似于

from sklearn import svm
s = svm.SVC()
s.fit(training_data, labels)

有没有办法让labels 成为非数字类型的列表？例如，如果我想将向量分类为“猫”或“狗”，而不必使用某种外部查找表将“猫”和“狗”编码为 1 和 2。当我尝试只传递一个字符串列表时，我得到...

ValueError: invalid literal for float(): cat

所以，看起来只是在labels 中插入字符串会起作用。有什么想法吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

直接将字符串作为类传递是我的待办事项，但 SVM 尚不支持它。目前，我们有LabelEncoder 可以为您记账。

[edit]这应该可以立即使用[/edit]

【讨论】：

【解决方案2】：

最新版本的 sklearn 能够使用字符串作为标签。例如：

from sklearn.svm import SVC
clf = SVC()
x = [[1,2,3], [4,5,6]]
y = ['dog', 'cat']
clf.fit(x,y)

yhat = clf.predict([[1,2,5]])
print yhat[0]

【讨论】：