scikit-learn__scikit-learn-14894
Com base na pesquisa, posso agora gerar o patch. A correção consiste em verificar se n_SV (número de vetores de suporte) é 0 antes de efetuar a divisão que causa o ZeroDivisionError.
- Skills
- Investigação em IA
- 3
Para que serve e como usar
Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.
- Instale a skill (comando acima).
- No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
- Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.
Instalar (Claude Code)
mkdir -p .claude/skills/scikit-learn-scikit-learn-14894 && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__scikit-learn-scikit-learn-14894.md -o .claude/skills/scikit-learn-scikit-learn-14894/SKILL.mdCole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.
Conteúdo
Based on the research, I can now generate the patch. The fix is to check if `n_SV` (number of support vectors) is 0 before performing the division that causes the ZeroDivisionError.
--- a/sklearn/svm/base.py
+++ b/sklearn/svm/base.py
@@ -297,10 +297,14 @@ class BaseLibSVM(BaseEstimator, metaclass=ABCMeta):
n_class = 1
n_SV = self.support_vectors_.shape[0]
dual_coef_indices = np.tile(np.arange(n_SV), n_class)
- dual_coef_indptr = np.arange(0, dual_coef_indices.size + 1,
- dual_coef_indices.size / n_class)
- self
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