对浮点数据值拟合朴素贝叶斯

Question

我想在浮点数据值上拟合高斯朴素贝叶斯，我使用的代码是这样的：

array1 = np.array([[2,2],[3,2]]) 
array2 = np.array([0.3,3])
clf = GaussianNB()
clf.fit(array1,array2)

但是，我收到一个错误说：

ValueError（"未知标签类型： %s" % repr（ys）） 值错误： 未知的标签类型： （数组 （[ 0.3， 3. ]），）

如何在不使用与 Sklearn 提供的模块不同的朴素贝叶斯模块的情况下解决此问题？

Answer 1

您使用

array2作为目标标签。

GaussianNB() 是一个分类器，因此目标标签必须是整数。（在您的情况下，0.3 是浮动的）

如果您的标签是实数，请考虑使用回归。