import numpy as np # 真实值向量 y_true = np.array([41200, 56211, 36900]) # 预测值向量 y_pred = np.array([0, 0, 0]) # 计算均方根误差 rmse = np.sqrt(np.mean((y_pred - y_true) ** 2)) print('预测值向量:', y_pred) print('均方根误差:', rmse)
时间: 2024-02-06 15:04:02 浏览: 22
这段代码是用来计算预测值向量和真实值向量之间的均方根误差的。其中,np.sqrt() 函数是用来计算均方根的,np.mean() 函数是用来计算数组中所有元素的平均值的,**2 表示对每个元素求平方,- 表示数组减法。这段代码中的预测值向量 y_pred 为全 0,因此计算出来的均方根误差也为 0。这并不是一个好的预测结果,需要根据实际情况进行调整和改进。
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import cv2 import os import numpy as np from sklearn import svm import joblib def read_images(folder): images = [] labels = [] for filename in os.listdir(folder): label = filename.split('.')[0] img = cv2.imread(os.path.join(folder,filename)) if img is not None: images.append(img) labels.append(label) return images, labels # 提取特征向量 def extract_features(images): features = [] for img in images: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征向量 features = extract_features(images) # 训练模型 clf = svm.SVC() clf.fit(features, labels) # 保存模型到文件 joblib.dump(clf, 'model.pkl') clf = joblib.load('E:/xiangmu/measure/model.pkl') # 预测新图像 img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Downloads/2fa446fe46477a2850d029fedce20ae6.jpeg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features = np.array(hist.flatten()).reshape(1, -1) label = clf.predict(features)[0] print('识别结果:', label) 我想知道怎么获取返回结果的概率值
在这个例子中,你可以使用`predict_proba`方法来获取预测结果的概率值。具体来说,可以将新图像的特征向量作为输入,使用`predict_proba`方法来获取属于各个类别的概率值。代码如下:
```
import cv2
import os
import numpy as np
from sklearn import svm
import joblib
def read_images(folder):
images = []
labels = []
for filename in os.listdir(folder):
label = filename.split('.')[0]
img = cv2.imread(os.path.join(folder,filename))
if img is not None:
images.append(img)
labels.append(label)
return images, labels
def extract_features(images):
features = []
for img in images:
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256])
features.append(hist.flatten())
return features
# 读取图像和标签
images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111')
# 提取特征向量
features = extract_features(images)
# 训练模型
clf = svm.SVC(probability=True) # 启用概率估计功能
clf.fit(features, labels)
# 保存模型到文件
joblib.dump(clf, 'model.pkl')
# 加载模型
clf = joblib.load('model.pkl')
# 预测新图像
img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Downloads/2fa446fe46477a2850d029fedce20ae6.jpeg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256])
features = np.array(hist.flatten()).reshape(1, -1)
# 预测结果的概率值
proba = clf.predict_proba(features)[0]
print('概率值:', proba)
# 预测结果
label = clf.predict(features)[0]
print('识别结果:', label)
```
这里需要将SVM分类器的`probability`参数设置为True来启用概率估计功能,然后使用`predict_proba`方法来获取预测结果的概率值。在这个例子中,`proba`变量是一个一维数组,包含了新图像属于各个类别的概率值。
如何在导出的SVM分类模型下对一张图像的LBP特征向量输出预测值
在导出的SVM分类模型下对一张图像的LBP特征向量输出预测值,需要进行以下步骤:
1. 读取图像并计算LBP特征向量;
2. 加载训练好的SVM分类模型;
3. 调用SVM模型的predict()函数,输入LBP特征向量,即可输出预测值。
下面是Python代码示例:
``` python
import cv2
import numpy as np
import joblib # 加载SVM模型
# 读取图像并计算LBP特征向量
def calc_lbp_feature(image):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
radius = 1
n_points = 8 * radius
lbp = cv2.spatial_histogram(gray, [n_points], [0, 256], [0, 256], True)
lbp_feature = np.array(lbp[0])
return lbp_feature
# 加载SVM模型
svm = joblib.load('svm_model.pkl')
# 读取测试图像并计算LBP特征向量
test_image = cv2.imread('test_image.jpg')
test_feature = calc_lbp_feature(test_image)
# 对LBP特征向量进行预测
prediction = svm.predict(test_feature.reshape(1, -1))
print(prediction)
```
其中,'svm_model.pkl'为训练好的SVM模型保存的文件名,'test_image.jpg'为测试图像的文件名。最后,输出的prediction即为预测结果。