importpandasaspdimportosfromskimage.transformimportresizefromskimage.ioimportimreadimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvmfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.metricsimportclassification_rep...
#3.训练svm分类器 #kernel='rbf'时,为高斯核,gamma值越小,分类界面越连续;gamma值越大,分类界面越“散”,分类效果越好,但有可能会过拟合。 from sklearn import svm classifier=svm.SVC(C=1,kernel='rbf',gamma=2,decision_function_shape='ovo') classifier.fit(train_data,train_label.ravel()) #ravel...
注意:这里使用了sklearn的SVC来简化代码,因为OpenCV的SVM接口在某些方面可能不如sklearn直观。但在实际项目中,你也可以直接使用OpenCV的SVM。 第五步:模型评估与预测 使用测试集评估模型的性能,并对新图像进行预测。 ```pythonfrom sklearn.metrics import accuracy_score 评估模型 y_pred = clf.predict(X_test_sc...
from sklearn import svm from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import StratifiedKFold #交叉验证 cv = StratifiedKFold(n_splits=10) #导入该模型,后面将数据划分6份 classifier = svm.SVC(kernel='rbf',gamma=0.0001,C=1000, probability=True,random_state=0) # SVC...
以下是一个简单的Python代码片段,用于使用SVM算法对图像进行分类: import cv2 import numpy as np from sklearn import svm # 加载训练数据 train_data = np.load('train_data.npy') train_labels = np.load('train_labels.npy') # 加载测试数据
使用Scikit-Learn包进行Python图像分类处理。Scikit-Learn扩展包是用于Python数据挖掘和数据分析的经典、实用扩展包,通常缩写为Sklearn。Scikit-Learn中的机器学习模型是非常丰富的,包括线性回归、决策树、SVM、KMeans、KNN、PCA等等,用户可以根据具体分析问题的类型选择该扩展包的合适模型,从而进行数据分析,其安装过程主要通...
1importnumpy as np2importpylab as pl#画图用3fromsklearnimportsvm45#随机生成两组二位数据6np.random.seed(0)#使每次产生随机数不变7X = np.r_[np.random.randn(20,2)-[2,2],np.random.randn(20,2)+[2,2]]#注意这里np.r_[],而不是np.r_()我都打错了,会报错TypeError: 'RClass' object ...
1. from sklearn import svm 2. 3. x = [[2,0,1],[1,1,2],[2,3,3]] 4. y = [0,0,1] #分类标记 5. clf = svm.SVC(kernel = 'linear') #SVM模块,svc,线性核函数 6. clf.fit(x,y) 7. 8. print(clf) 9. 10. print(clf.support_vectors_) #支持向量点 ...