ValueError：未知标签类型：“连续”，SVC Sklearn答案

【问题标题】：ValueError: Unknown label type: 'continuous', SVC SklearnValueError：未知标签类型：“连续”，SVC Sklearn
【发布时间】：2018-07-22 04:38:38
【问题描述】：

我正在尝试使用名为 SVC 的 sklearn 中的这个库。

但是当我运行我的程序时出现这个错误：

ValueError: Unknown label type: 'continuous'

我不知道是否有支持向量回归的回归库，这是我目前唯一找到的。这是我的代码：

import sklearn
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC

X, Y = get_data(filename)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, random_state=33)

svc = SVC()
svc.fit(X_train, y_train)

print(svc.score(X_train, y_train))
print(svc.score(X_test, y_test))

谢谢。

【问题讨论】：

标签： python machine-learning scikit-learn svm

【解决方案1】：

SVC 是一个分类器，因此不支持目标中的连续值。你需要的是SVR。只需将所有出现的 SVC 替换为 SVR 即可。

from sklearn.svm import SVR
svr = SVR()
svr.fit(X_train, y_train)
print(svr.score(X_train, y_train))
print(svr.score(X_test, y_test))

【讨论】：