预测svm中的多类

Question

我有用户评论数据集

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

review-1是用户评论，0,1,1,0,0是评论类别。一篇评论可以有多个类别。我想预测评论的类别。所以我实现了代码

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)

但我得到的错误就像

ValueError: bad input shape (75, 5)

有谁能建议任何好的解决方案来解决这个问题

Answer 1

你可以使用二元分类器（如svm.SVC()）来解决使用OneVsRestClassifier的多标签分类问题。

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)))