以下の実行時にエラーになります。  
学習前に間違ってる場所はありますでしょうか？  
アドバイスよろしくお願いします。

```

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import pandas as pd
    from sklearn import datasets
    from sklearn import svm
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    
    iris = datasets.load_iris()
    x = iris.data[:, [2,3]]
    y = iris.target
    
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y, test_size=0.3, random_state=0)
    
    svc = svm.SVC(C=1, kernel='rdf', gamma=0.001)
    svc.fit(x_train, y_train)
    
```

**実行結果**

```

    ValueError                                Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-24-6880a99bdee3> in <module>
          1
          2 svc = svm.SVC(C=1, kernel='rdf', gamma=0.001)
    ----> 3 svc.fit(x_train, y_train)
    
    ~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/svm/base.py in fit(self, X, y, sample_weight)
        207 
        208         seed = rnd.randint(np.iinfo('i').max)
    --> 209         fit(X, y, sample_weight, solver_type, kernel, random_seed=seed)
        210         # see comment on the other call to np.iinfo in this file
        211 
    
    ~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/svm/base.py in _dense_fit(self, X, y, sample_weight, solver_type, kernel, random_seed)
        266                 cache_size=self.cache_size, coef0=self.coef0,
        267                 gamma=self._gamma, epsilon=self.epsilon,
    --> 268                 max_iter=self.max_iter, random_seed=random_seed)
        269 
        270         self._warn_from_fit_status()
    
    sklearn/svm/libsvm.pyx in sklearn.svm.libsvm.fit()
    
    ValueError: 'rdf' is not in list
    
```
CC BY-SA 4.0
2020-02-20T13:18:46.203
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2020-02-20T13:29:36.253
2020-02-20T13:19:55.323
3060
37890
question
python python3
svcで学習実行時のエラー: ValueError: 'rdf' is not in list
`'rdf'` ではなく `'rbf'` ではないでしょうか。

`ValueError: 'rdf' is not in list` というエラーは、`svm.SVC` の `kernel`
に渡せる文字列は以下のものに限られているのに、その一覧リストに `'rdf'` が載っていない、ということを言いたいのだと思います。

> **kernel : string, optional (default=’rbf’)**  
>  Specifies the kernel type to be used in the algorithm. It must be one of
> ‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’ or a callable.

<https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html>
CC BY-SA 4.0
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answer