python - 支持向量回归 : TypeError: must be real number, 不是 str

Question

我正在尝试将 sklearn SVR 用于小型数据集。当我尝试 fit() 数据时出现错误

TypeError: must be real number, not str

这是我的数据和代码:

     Revenue   Units      Rev_per_unit
0    147754.0  8333629.0  17.73
1    126146.0  7601824.0  16.59
2    152385.0  8487163.0  17.95
3    138703.0  8170619.0  16.98
4    157860.0  8589258.0  18.38
5    159981.0  8634245.0  18.53
6    160006.0  9063836.0  17.65
7    143556.0  9315878.0  15.41
8    129380.0  9012887.0  14.35
9    135771.0  9370077.0  14.49
10   129593.0  9018405.0  14.37
11   123941.0  9410973.0  13.17

from sklearn.svm import SVR
df = pd.read_csv('revenue.csv')
X = df[['Revenue', 'Unit']]
y = df['Rev_per_unit']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
svr_reg = SVR(gamma='scale', C=1.0, epsilon=0.2)
svr_reg.fit(X_train, y_train)

我理解错误，但是当我对 LinearRegression() 使用相同的数据时，对于相同的 X_train、y_train，我没有收到任何错误。

Answer 1

参数 gamma 需要一个浮点值，但您传递的是 "scale"。我知道 documentation在这一点上有点误导。

所以只需将 gamma 更改为浮点值，如下所示:

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
svr_reg = SVR(gamma=0.001, C=1.0, epsilon=0.2)
svr_reg.fit(X_train, y_train)

或者只删除 gamma 参数。