Antworte auf:  Fehlermeldung Python zu LinearSVC von lissy1234567
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lissy1234567
Aktiv
Dabei seit: 01.09.2017
Mitteilungen: 448
Herkunft:
 Beitrag No.4, eingetragen 2019-09-22 11:33    [Diesen Beitrag zitieren]

Ok, ich hab in der falschen Zeile das max_iter reingeschrieben, ich doofie :D Danke dir, hat sich somit erledigt :)


schnitzel
Senior
Dabei seit: 26.02.2009
Mitteilungen: 181
Herkunft:
 Beitrag No.3, eingetragen 2019-09-22 11:14    [Diesen Beitrag zitieren]

Bist du sicher, dass du sowas wie

linSVC = LinearSVC(max_iter=100000)

ausprobiert hast? Bei mir gibt es dann keine Warnung mehr.


lissy1234567
Aktiv
Dabei seit: 01.09.2017
Mitteilungen: 448
Herkunft:
 Beitrag No.2, eingetragen 2019-09-22 10:13    [Diesen Beitrag zitieren]

Ja habe ich. Das hat allerdings nichts gebracht.


schnitzel
Senior
Dabei seit: 26.02.2009
Mitteilungen: 181
Herkunft:
 Beitrag No.1, eingetragen 2019-09-20 17:13    [Diesen Beitrag zitieren]

Hi,

hast du denn schon versucht die Anzahl der Iterations zu erhöhen, wie die Warnung sagt?
Warnungen kann man mit dem warnings modul unterdrücken.

Gruß


lissy1234567
Aktiv
Dabei seit: 01.09.2017
Mitteilungen: 448
Herkunft:
 Themenstart: 2019-09-20 11:26    [Diesen Beitrag zitieren]

Hallo,

ich bin noch ganz neu im Programmieren mit python und vor allem bei machine learning, aber versuche gerade mit Hilfe eines guten Buches reinzukommen.
Nun habe ich folgenden Code geschrieben, analog zu einem Code im Buch, und erhalte ständig folgenden Fehler:
C:\Users\elihe\Anaconda3\envs\Softwareprojekt\lib\site-packages\sklearn\svm\base.py:929: ConvergenceWarning: Liblinear failed to converge, increase the number of iterations.
  "the number of iterations.", ConvergenceWarning)


Der Code sieht so aus:
python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
 
X, y = make_blobs(centers=2, random_state=4, n_samples=50)
 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
 
linSVC = LinearSVC()
 
clf = linSVC.fit(X_train, y_train)
 
 
mglearn.plots.plot_2d_separator(clf, X_train, fill = False)
mglearn.discrete_scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], y_train)
plt.legend(["Class 0", "Class 1"], loc=4)
plt.title("SVC")
plt.xlabel("First feature")
plt.ylabel("Second feature")
plt.show()

Ich weiß, es ist nur eine Warnung, aber ich würde sie trotzdem loswerden oder zumindest irgendwie unterdrücken. Nach einigen Ansätzen durch Google-Recherche bin ich leider nicht weiter gekommen.


 
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