stuff_train
时间: 2023-11-06 08:57:12 浏览: 40
stuff_train是指训练集中的物体类别,共有92个stuff类别。它们可以通过使用coco.loadCats(coco.getCatIds())函数加载,并通过打印nms变量来显示所有的stuff类别。每个stuff类别都属于一个super category。相关代码可以通过使用引用中提供的代码来实现。
相关问题
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'PICIE/dataset/coco\\curated\\train2017\\Coco164kFull_Stuff_Coarse_7.txt'
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory 是一个常见的错误,它表示找不到指定的文件或目录。这个错误通常发生在尝试打开、读取或写入文件时,但实际上文件或目录不存在。
对于你提供的错误信息:FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'PICIE/dataset/coco\\curated\\train2017\\Coco164kFull_Stuff_Coarse_7.txt',它指示找不到名为'Coco164kFull_Stuff_Coarse_7.txt'的文件。可能的原因是文件路径不正确或文件确实不存在。
为了解决这个问题,你可以采取以下步骤:
1. 确保文件路径是正确的:检查文件路径是否包含正确的文件夹和文件名,并确保使用正确的斜杠(/或\)来分隔文件夹。
2. 检查文件是否存在:使用文件管理器或命令行工具,确认文件是否存在于指定的路径中。
3. 检查文件权限:如果文件存在但无法访问,可能是由于权限问题。确保你有足够的权限来访问该文件。
以下是一个示例代码,用于检查文件是否存在:
```python
import os
file_path = 'PICIE/dataset/coco/curated/train2017/Coco164kFull_Stuff_Coarse_7.txt'
if os.path.exists(file_path):
print("文件存在")
else:
print("文件不存在")
```
基于决策树的泰坦尼克号预测代码
由于没有给出具体的数据集,以下是基于sklearn自带的泰坦尼克号数据集的决策树预测代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据集
titanic = pd.read_csv('https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs109/cs109.1166/stuff/titanic.csv')
# 数据预处理
titanic.drop(['Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)
titanic.dropna(inplace=True)
titanic['Sex'] = titanic['Sex'].map({'male': 0, 'female': 1})
titanic['Embarked'] = titanic['Embarked'].map({'S': 0, 'C': 1, 'Q': 2})
# 划分训练集和测试集
X = titanic.drop('Survived', axis=1)
y = titanic['Survived']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print('准确率:', accuracy)
```
这里使用了sklearn自带的泰坦尼克号数据集,并进行了简单的数据预处理,包括删除无用的列、处理缺失值、将文本数据转换为数值数据等。然后使用`train_test_split()`函数将数据集划分为训练集和测试集,再使用`DecisionTreeClassifier()`函数训练决策树模型,并使用`score()`函数计算模型的准确率。