ValueError：未知标签类型：SVM 中的“连续”错误

Question

运行以下代码时出现错误。我已经尝试了所有找到的解决方案，但都没有奏效。

错误是

ValueError: Unknown label type: 'continuous'

这是我的代码：

random_state=0
classifier = SVC(kernel='linear', random_state = 0)
classifier.fit(X_train, y_train)

我收到此错误：

classifier.fit(X_train, y_train)

example input

state 是因变量，k 是自变量。所以我想训练这些。我的主要目的是根据新的k变量估计状态信息。我没有使用索引进行培训。 X 和 Y 集合等于 'k' 和 'state'。

Answer 1

如果不查看数据，很难说出为什么会出现此错误。

但是，我的第一个猜测是，您必须传递非整数值作为标签，在状态标题中显示 0/1，但我不确定是否是这种情况。

我建议你 2 个选项。

1. 使用astype() 函数将数据类型显式转换为int32。
2. 使用LabelEncoder 对输出变量进行编码。