預測svm中的多類

Question

我有像這樣的用戶評論數據集

review-1, 0,1,1,0,0

review-1是用戶評論，而0,1,1,0,0是評論類別。 一個評論可以有多個類別。 我想預測要評論的類別。 所以我實現了

transformer = TfidfVectorizer(lowercase=True, stop_words=stop, max_features=500)
X = transformer.fit_transform(df.Review)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, df.iloc[:, 1:6],
                                                test_size=0.25, random_state=42)

SVM = svm.SVC()
SVM.fit(X_train, y_train)

但是我遇到了類似的錯誤

ValueError: bad input shape (75, 5)

有人可以提出任何好的解決方案來解決這個問題嗎？

Answer 1

您可以使用二進制分類器（如svm.SVC() ）來使用OneVsRestClassifier解決多標簽分類問題。

例：

from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier

from sklearn.svm import SVC

cls = OneVsRestClassifier(estimator=SVC(gamma ='auto'))

import numpy as np
cls.fit(np.random.rand(20,10),np.random.binomial(1,0.2,size=(20,5)))