机器学习和 SVM
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【中文标题】机器学习和 SVM【英文标题】：Machine learning and SVM 【发布时间】：2020-04-24 15:20:31 【问题描述】：大家好，我正在努力学习机器学习，还是个初学者 我想问一下我们是否应该编写我们的 svm 模型
svm_clf_sentanalysis=sklearn.svm.SVC(kernel="linear",gamma='auto')
svm_clf_sentanalysis.fit(X_train_sentanalysis,Y_train_sentanalysis,X_train_sentanalysis_punc,Y_train_sentanalysis_punc)
或将svm_clf_sentanalysis 拟合两次以换取X_train_sentanalysis,Y_train_sentanalysis
和其他X_train_sentanalysis_punc,Y_train_sentanalysis_punc
我也遇到TypeError: fit() takes from 3 to 4 positional arguments but 5 were given, when including my three features in fit.
请提供帮助。
【问题讨论】：
clf.fit(X_train, y_train) 是训练每个算法的基本概念，因此第一种方法不会像错误所建议的那样工作。你怎么可能有2 y_train？ 您阅读过文档或任何教程吗？ 您正在向svc.fit() 传递不允许的参数。 fit 方法接受 X、y 和 sample_weight 参数...
【参考方案1】：
假设 X_train_sentanalysis_punc,Y_train_sentanalysis_punc 是用于测试的数据帧。 您应该将 X_train_sentanalysis,Y_train_sentanalysis 传递给 .fit() 函数进行训练。
即svm_clf_sentanalysis.fit(X_train_sentanalysis,Y_train_sentanalysis)
对于测试，你应该使用 .score() 函数。
即svm_clf_sentanalysis.score(X_train_sentanalysis_punc,Y_train_sentanalysis_punc)。
【讨论】：
【参考方案2】：欢迎来到 ***！
希望这对您有所帮助。在机器学习中，训练 ML 模型更像是教孩子。你先告诉这个孩子，什么是 Apple、Ball、Cat……然后问问题。这里也是同样的比喻。
X_train_sentanalysis：应该回答的问题Y_train_sentanalysis：应该问题的答案
X_train_sentanalysis_punc：应考题
Y_train_sentanalysis_punc: : 应试题答案首先训练你的机器学习模型
svm_clf_sentanalysis.fit(X_train_sentanalysis,Y_train_sentanalysis)
现在测试您的机器学习模型
svm_clf_sentanalysis.score(X_train_sentanalysis_punc, Y_train_sentanalysis_punc)
【讨论】：
以上是关于机器学习和 SVM的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章