ValueError: 找到带有暗淡 3 的数组.估计器预期 <= 2.&gt;&gt;&gt; [英] ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected &lt;= 2. &gt;&gt;&gt;

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本文介绍了ValueError: 找到带有暗淡 3 的数组.估计器预期 <= 2.&gt;&gt;&gt;的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

#Import Library
from sklearn import svm
import numpy as np




X=np.array([
    [[25,25,25],[0,0,0],[0,0,0]],
    [[25,0,0],[25,0,0],[25,0,0]],
    [[75,75,75],[75,75,75],[75,75,75]]
           ])
y=np.array([-1,1,1]
           )


C=10

model = svm.SVC(kernel='rbf', C=10, gamma=0.6) 


model.fit(X, y)
model.score(X, y)

当我尝试运行此代码时,出现此错误

when I tried to run this code , I got this error

ValueError: 发现数组,dim 为 3.估计器预期 <= 2.

ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.

我希望你能帮我解决这个错误.我想训练 svm 将图像像素分为两类(边缘和非边缘),任何建议都会有所帮助,提前致谢

I would like that you help me solve this error. I want to train the svm to classify image pixels into two classes (edge and non-edges ), any suggestions will be helpful thanks in advance

推荐答案

我不知道问题域.但这可以解决您的错误,

I don't know about problem domain. But this solves your error,

#Import Library
from sklearn import svm
import numpy as np

X=np.array([
[[25,25,25],[0,0,0],[0,0,0]],
[[25,0,0],[25,0,0],[25,0,0]],
[[75,75,75],[75,75,75],[75,75,75]]
       ])
X = X.reshape(X.shape[0], -1)
y=np.array([-1,1,1])


C=10

model = svm.SVC(kernel='rbf', C=10, gamma=0.6) 


model.fit(X, y)
model.score(X, y)

输出:

1.0

这篇关于ValueError: 找到带有暗淡 3 的数组.估计器预期 <= 2.&gt;&gt;&gt;的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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