我有一个 csv，结构是
CAT1,CAT2,TITLE,URL,CONTENT, CAT1, CAT2, TITLE ,CONTENT 为中文。
我想用 X(TITLE) 和特征 (CAT1,CAT2) 训练 LinearSVC 或 MultinomialNB，两者都会出现此错误。下面是我的代码:
PS:我通过这个例子写了下面的代码scikit-learn text_analytics
import numpy as np
import csv
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.pipeline import Pipeline
label_list = []
def label_map_target(label):
''' map chinese feature name to integer '''
try:
idx = label_list.index(label)
except ValueError:
idx = len(label_list)
label_list.append(label)
return idx
c1_list = []
c2_list = []
title_list = []
with open(csv_file, 'r') as f:
# row_from_csv is for shorting this example
for row in row_from_csv(f):
c1_list.append(label_map_target(row[0])
c2_list.append(label_map_target(row[1])
title_list.append(row[2])
data = np.array(title_list)
target = np.array([c1_list, c2_list])
print target.shape
# (2, 4405)
target = target.reshape(4405,2)
print target.shape
# (4405, 2)
docs_train, docs_test, y_train, y_test = train_test_split(
data, target, test_size=0.25, random_state=None)
# vect = TfidfVectorizer(tokenizer=jieba_tokenizer, min_df=3, max_df=0.95)
# use custom chinese tokenizer get same error
vect = TfidfVectorizer(min_df=3, max_df=0.95)
docs_train= vect.fit_transform(docs_train)
clf = LinearSVC()
clf.fit(docs_train, y_train)
错误:
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-904eb9af02cd> in <module>()
1 clf = LinearSVC()
----> 2 clf.fit(docs_train, y_train)
C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\svm\classes.pyc in fit(self, X, y)
198
199 X, y = check_X_y(X, y, accept_sparse='csr',
--> 200 dtype=np.float64, order="C")
201 self.classes_ = np.unique(y)
202
C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.pyc in check_X_y(X, y, accept_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, multi_output, ensure_min_samples, ensure_min_features, y_numeric)
447 dtype=None)
448 else:
--> 449 y = column_or_1d(y, warn=True)
450 _assert_all_finite(y)
451 if y_numeric and y.dtype.kind == 'O':
C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.pyc in column_or_1d(y, warn)
483 return np.ravel(y)
484
--> 485 raise ValueError("bad input shape {0}".format(shape))
486
487
ValueError: bad input shape (3303, 2)
最佳答案
感谢@meelo，我解决了这个问题。
正如他所说:在我的代码中，data是一个特征向量，target是目标值。我混淆了两件事。
我了解到 TfidfVectorizer 将数据处理为 [data, feature]，并且每个数据应该只映射到一个目标。
如果我想预测两种类型的目标，我需要两个不同的目标:
target_C1 所有 C1 值target_C2 具有所有 C2 值。然后使用两个目标和原始数据为每个目标训练两个分类器。
关于python - sklearn 分类器获取 ValueError : bad input shape，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31306390/
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我有一个存储主机名的Ruby数组server_names。如果我打印出来，它看起来像这样:["hostname.abc.com","hostname2.abc.com","hostname3.abc.com"]相当标准。我想要做的是获取这些服务器的IP(可能将它们存储在另一个变量中)。看起来IPSocket类可以做到这一点，但我不确定如何使用IPSocket类遍历它。如果它只是尝试像这样打印出IP:server_names.eachdo|name|IPSocket::getaddress(name)pnameend它提示我没有提供服务器名称。这是语法问题还是我没有正确使用类？输出:ge
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我安装了ruby版本管理器，并将RVM安装的ruby实现设置为默认值，这样'哪个ruby'显示'~/.rvm/ruby-1.8.6-p383/bin/ruby'但是当我在emacs中打开inf-ruby缓冲区时，它使用安装在/usr/bin中的ruby。有没有办法让emacs像shell一样尊重ruby的路径？谢谢! 最佳答案 我创建了一个emacs扩展来将rvm集成到emacs中。如果您有兴趣，可以在这里获取:http://github.com/senny/rvm.el
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这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意，但是谷歌搜索||=并不是很有帮助；)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句？例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外，类似这样的东西的通用术语是什么？条件分配是我的第一个猜测，但Wikipediapage跟我想的不太一样。
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