所以下面的代码从未打印出准确率。

  1 #!/usr/bin/python  2   3 """.  4     这是第2课（SVM）迷你项目的配套代码。  5   6     使用SVM通过作者识别Enron语料库中的电子邮件：....  7     Sara的标签是0  8     Chris的标签是1  9 """ 10 .... 11 import sys 12 from time import time 13 sys.path.append("../tools/") 14 from email_preprocess import preprocess 15 from sklearn import svm 16 from sklearn.metrics import accuracy_score 17  18  19 ### features_train和features_test分别是训练和测试数据集的特征 20 ### labels_train和labels_test是相应的项目标签 21 features_train, features_test, labels_train, labels_test = preprocess() 22 clf=svm.SVC(kernel='linear') 23 clf.fit(features_train, labels_train) 24 pred=clf.predict(features_test) 25 print(accuracy_score(labels_test, pred))

我在尝试找出为什么print(accuracy_score(labels_test, pred))这一行没有打印出任何内容。它应该会打印出某个值。问题可能出在哪里？

回答：

我添加了这行代码后，它就开始打印内容了。我看到人们通常使用1000次迭代：

clf=svm.SVC(kernel='linear',max_iter=100)