当预测值是匹配的索引对时，如何实现SVM模型？
当预测值是匹配的索引对时，如何实现SVM模型？
提问于 2019-06-19 13:59:19
我正在尝试拟合SVM模型，其中我预测的真实值是匹配的多指标。问题是我不知道如何指定多个指数是真值。
我不能使用记录链接分类步骤，因为它不是很灵活。
from sklearn.svm import SVC
golden_pairs = filter_tests_new_df[:training_value]
golden_matches_index = golden_pairs[golden_pairs['ev_2'] == 1].index
# This is a multiindex type
svm = SVC(gamma='auto')
svm.fit(golden_pairs, golden_matches_index)
# I dont know how to specify that the golden_matches_index are the good matches
# Predict the match status for all record pairs
result_svm = svm.predict(test_pairs[columns_to_keep])回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-06-19 21:56:18
您不必指定index，而是使用生成的布尔Series作为分类的标签。
下面是一个例子。
# Sample data
data = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3],
'b': [1, 1, 0]})
data
a b
0 1 1
1 2 1
2 3 0
# Generating labels
data['b'] == 1
0 True
1 True
2 False
Name: b, dtype: bool
# Can convert them to integer if required
(data['b'] == 1).astype(int)
0 1
1 1
2 0
Name: b, dtype: int64根据您的代码，我认为这应该可以解决这个问题
# Boolean
golden_pairs['ev_2'] == 1
# Integer
(golden_pairs['ev_2'] == 1).astype(int)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56669487
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