Traceback (most recent call last): File "svm2.py", line 184, in <module> testRbf() File "svm2.py", line 158, in testRbf dataArr, labelArr = loadDataSet('./nonlineardataset/distribution5.npz') #加载数据集 File "svm2.py", line 13, in loadDataSe
时间: 2024-01-01 14:41:06 浏览: 38
看起来你在使用 Python 的 SVM 库进行分类,但是出现了一个错误。根据你提供的信息,我无法确定具体的错误原因。请检查你的代码并确认你是否正确地加载了数据集,确保数据集路径正确。你可以尝试打印出错误信息并查看具体的错误原因。如果你无法解决问题,可以提供更多的代码和错误信息,以便我能够帮助你更好地解决问题。
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Traceback (most recent call last): File "D:\可信甄别\svm.py", line 64, in <module> ValueError: too many values to unpack (expected 4)
这个错误提示说期望获得4个值,但是实际上提供了过多的值。根据您提供的信息,错误出现在第64行,因此我们需要检查一下这一行的代码。
根据前面的代码和提示,第64行应该是输出tn, fp, fn, tp的语句。出现这个错误的原因可能是混淆矩阵的形状与期望不符,导致解包出现了问题。我们可以在输出之前检查一下混淆矩阵的形状是否正确。
以下是修改后的代码示例:
```python
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 加载数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
# 训练SVM模型
model = svm.SVC(kernel='linear', C=0.1)
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算混淆矩阵
confusion = confusion_matrix(y_test, y_pred)
# 检查混淆矩阵的形状
print(confusion.shape)
# 输出tn, fp, fn, tp
tn, fp, fn, tp = confusion.ravel()
print('tn:', tn)
print('fp:', fp)
print('fn:', fn)
print('tp:', tp)
```
运行这段代码后,会输出混淆矩阵的形状。如果形状是(2, 2),则说明混淆矩阵是一个2x2的矩阵,可以正确解包。如果形状不是(2, 2),则说明混淆矩阵的形状不正确,需要检查一下代码。
Traceback (most recent call last): File "F:\KXZB\svm.py", line 73, in <module> tn, fp, fn, tp = confusion.ravel() ValueError: too many values to unpack (expected 4)
这个错误通常是因为 `confusion` 的形状不是 `(2, 2)`,而是 `(m, n)`,其中 `m` 和 `n` 可能不同。请检查 `confusion` 的形状是否正确,并确保它是一个大小为 `(2, 2)` 的矩阵。此外,还要确保将所有需要解压缩的变量放在一起,以确保正确解压缩。如果问题仍然存在,请提供更多代码细节,以便我更好地帮助你解决问题。