分类器性能测试 #准备测试数据 #把testDigits目录下的所有样本数据转换为1*1024的行向量 #输出测试集上的错误率
时间: 2023-12-03 10:43:27 浏览: 21
以下是分类器性能测试的Python代码:
```python
import numpy as np
import os
def img2vector(filename):
"""
将32x32的图像矩阵转换为1x1024的行向量
"""
vector = np.zeros((1, 1024))
with open(filename) as f:
for i in range(32):
line = f.readline()
for j in range(32):
vector[0, 32*i+j] = int(line[j])
return vector
def load_data():
"""
加载数据集,将样本数据转换为行向量
"""
X = []
y = []
for digit in range(10):
digit_dir = 'testDigits/{}'.format(digit)
for filename in os.listdir(digit_dir):
vector = img2vector('{}/{}'.format(digit_dir, filename))
X.append(vector)
y.append(digit)
return np.array(X), np.array(y)
def test_classifier(classifier):
"""
测试分类器的性能
"""
X_test, y_test = load_data()
misclassified = 0
for i in range(len(X_test)):
if classifier.predict(X_test[i]) != y_test[i]:
misclassified += 1
error_rate = misclassified / len(X_test)
print('错误率:{:.2%}'.format(error_rate))
# 示例代码:使用KNN分类器测试性能
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(*load_data())
test_classifier(knn)
```
首先,我们定义了一个 `img2vector` 函数,用于将32x32的图像矩阵转换为1x1024的行向量。然后,我们定义了一个 `load_data` 函数,用于加载数据集并将样本数据转换为行向量。最后,我们定义了一个 `test_classifier` 函数来测试分类器的性能。该函数加载测试集数据,对每个测试样本进行预测,并计算错误率。
在示例代码中,我们使用了 scikit-learn 库中的 KNN 分类器来进行测试。我们调用 `KNeighborsClassifier` 构造函数,并将加载的训练数据作为参数传递给 `fit` 方法。然后,我们调用 `test_classifier` 函数来测试分类器的性能。
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