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<p>我正在按照<a href="https://pythonprogramming.net/linear-svc-example-scikit-learn-svm-python" rel="noreferrer">this tutorial</a>进行此ML预测:</p>
<pre><code>import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
style.use("ggplot")
from sklearn import svm
x = [1, 5, 1.5, 8, 1, 9]
y = [2, 8, 1.8, 8, 0.6, 11]
plt.scatter(x,y)
plt.show()
X = np.array([[1,2],
[5,8],
[1.5,1.8],
[8,8],
[1,0.6],
[9,11]])
y = [0,1,0,1,0,1]
X.reshape(1, -1)
clf = svm.SVC(kernel='linear', C = 1.0)
clf.fit(X,y)
print(clf.predict([0.58,0.76]))
</code></pre>
<p>我使用的是Python3.6,得到的错误是“需要2D数组,而得到的是1D数组”:
我认为这个脚本是针对老版本的,但我不知道如何将其转换为3.6版本。</p>
<p>已尝试使用:</p>
<pre><code>X.reshape(1, -1)
</code></pre>