Python 找到精度-找到具有dim 3的阵列。预计估计值<；=2.

我有以下Python代码片段，其中我尝试在一些数据上运行SVC（使用的库是：

但是，对于

accurity=model.score（testFeat，testLabels）

，我有以下错误：

---

ValueError：找到了dim为3的数组。预计估计量我猜，您正在预测3个类。它将为您提供3维数组，其中包含每个类的概率

尝试这样做：

model = SVC(kernel='poly', max_iter=10,probability=False,class_weight='balanced')

我猜，你们预测的是3类，它给你们3维数组，每个类的概率

尝试这样做：

model = SVC(kernel='poly', max_iter=10,probability=False,class_weight='balanced')

当我应用c语言时，代码运行正常ᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ'在我的另一个问题中，我的建议是：

当我应用c语言时，代码运行正常ᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ'在我的另一个问题中，我的建议是：

你发布了两次这个问题，为什么？可能是用dim 3拟合模型发现的数组的重复。估计员期望@Banana这个问题实际上是不同的。第一个问题与拟合模型有关，但这个问题与找到“分数”有关你发布了两次这个问题，为什么？可能是用dim 3拟合模型发现的数组的重复。估计员期望@Banana这个问题实际上是不同的。第一个问题与拟合模型有关，但这个问题与找到“分数”有关我试过你的建议，但错误仍然存在我试过预测两个类。我试过你的建议，但错误仍然存在
model = SVC(kernel='poly', max_iter=10,probability=False,class_weight='balanced')

model.score(np.reshape(testFeat, (-1, 9 * 6)), testLabels)