J'utilise le code suivant pour décomposer MNIST et exécuter un SVM :
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X, y = mnist['data'], mnist['target']
y = y.astype(np.uint8)
X_train, X_test, y_train, y_test = X[:60000], X[60000:], y[:60000], y[60000:]
svm_clf = SVC()
svm_clf.fit(X_train, y_train)La nuit dernière, j'ai laissé ça en cours. Trois heures plus tard, le problème n'était toujours pas résolu.
Je reçois l'avertissement du futur
FutureWarning: The default value of gamma will change from 'auto' to 'scale' in version 0.22 to account better for unscaled features. Set gamma explicitly to 'auto' or 'scale' to avoid this warning.
"avoid this warning.", FutureWarning)mais je ne peux pas imaginer que le fait de ne pas régler le gamma puisse l'affecter de cette façon.
J'utilise Python 3.6.7 dans Jupyter 5.7.8.
