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)

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。

import numpy as np """ 函数说明：装载数据集 Parameters: fileName - 文件名 Returns: group - 数据集 labels - 分类标签 """ def loadDataSet(fileName): g=[] l=[] for。。。。 按行读取数据前两列--g，后一列--l 处理\t return group, labels """ 函数说明：曼哈顿距离求解 Parameters: x1 - 向量1 x2 - 向量2 Returns: dist - x1与x2间的曼哈顿距离 """ def distManhattan(x1,x2): diff=|x1-x2| 求绝对值abs dist=sum求和(diff,axis=?) return dist """ 函数说明：kNN算法，分类器 Parameters: inX - 用于分类的数据（测试集） dataSet - 用于训练的样本特征（训练集） labels - 分类标准 k - kNN算法参数，选择距离最小的k个点 Returns: predClass - 分类结果 """ def classifyKNN(inX, dataSet, labels, k): dataSet= dist=distManhattan( , ) 一：for循环排序 二：函数argsort,对值从大到小 for i in range(k): 对labels遍历排序的前k个标签 统计k个类别出现的次数 判断inX的类别 return predClass #设置测试数据test test=[0.45,0.1] group,labels=loadDataSet(' TrainingSet.txt') test_class = classifyKNN(test, group, labels, 3) #打印预测结果 if predClass== 1: p() else p() 代码实现

这段代码实现了一个简单的kNN算法，用于对测试数据进行分类。具体实现过程如下：

1. loadDataSet()函数用于加载数据集，将数据集和标签分别存储在group和labels变量中。

2. distManhattan()函数计算两个向量之间的曼哈顿距离。

3. classifyKNN()函数是kNN算法的主要实现。首先，它计算测试数据点和训练集中每个数据点之间的距离，并将它们存储在dist列表中。然后，它使用argsort()函数对这些距离进行排序，并得到距离最近的k个数据点的索引。接着，它统计这k个数据点所属的类别，并找到出现次数最多的类别，作为测试数据点的预测类别。

4. 最后，它使用预测类别进行输出。

需要注意的是，代码中可能有一些语法错误，如缺少冒号、括号不匹配等。需要仔细检查并修正这些错误才能使代码正确运行。

以下是完整的代码实现：

import numpy as np

def loadDataSet(fileName):
    group = []
    labels = []
    with open(fileName) as f:
        for line in f.readlines():
            line = line.strip().split('\t')
            group.append([float(line[0]), float(line[1])])
            labels.append(int(line[2]))
    return group, labels

def distManhattan(x1, x2):
    diff = np.abs(np.array(x1) - np.array(x2))
    dist = np.sum(diff)
    return dist

def classifyKNN(inX, dataSet, labels, k):
    dataSetSize = len(dataSet)
    distList = []
    for i in range(dataSetSize):
        dist = distManhattan(inX, dataSet[i])
        distList.append(dist)
    sortedDistIndices = np.argsort(np.array(distList))
    classCount = {}
    for i in range(k):
        voteLabel = labels[sortedDistIndices[i]]
        classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel, 0) + 1
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)
    return sortedClassCount[0][0]

if __name__ == '__main__':
    test = [0.45, 0.1]
    group, labels = loadDataSet('TrainingSet.txt')
    test_class = classifyKNN(test, group, labels, 3)
    print(test_class)

其中，TrainingSet.txt是存储训练数据集的文件，每行包含两个特征值和一个标签值，用制表符分隔。