相关疑难解决方法(0)

scikit-learn的快速SVM问题.当您训练SVM时,它就像是

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,如果我想将矢量分类为"cat"或"dog",而不必使用某种外部查找表将"cat"和"dog"编码为1和2.当我尝试传递一个字符串列表时,我得到......

ValueError: invalid literal for float(): cat

因此,它看起来不像只是在推动字符串labels.有任何想法吗？