python - 非整数类标签 Scikit-Learn

Question

scikit-learn 的快速 SVM 问题。当你训练一个 SVM 时，它就像

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

有没有办法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”，而不必使用某种将“猫”和“狗”编码为 1 和 2 的外部查找表。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，它看起来不像只是把弦塞进去就行了labels。有任何想法吗？

Answer 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，我们有可以为您记账的LabelEncoder 。

[编辑]现在应该可以开箱即用[/编辑]

Answer 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]