Можно ли классифицировать отдельный параметр данных в классификации Svm?
Есть ли способ классифицировать один набор данных в SVM в Python. Например: у меня есть список из 1548 двоичных чисел, и я помечаю его ( F = 0 и G = 1) и делю на 80% тестовых данных и 20% обучающих данных основных данных. поэтому, когда я использую svc(kernel=linear), svc.fit запрашивает параметры x и y. Так что можно сделать только с одним параметром и проверить, дает ли матрица путаницы правильный вывод или нет согласно данным.