if result_svm[0] == 1: svm_txt = '阳' else: svm_txt = '阴' if result_gbc[0] == 1: gbc_txt = '阳' else: gbc_txt = '阴' if result_rfc[0] == 1: rfc_txt = '阳' else: rfc_txt = '阴' print("svm模型检测结果: " + svm_txt, "gbc模型检测结果: " + gbc_txt, "rfc模型检测结果: " + rfc_txt) # return "svm模型检测结果: " + svm_txt, "gbc模型检测结果: " + gbc_txt, "rfc模型检测结果: " + rfc_txt self.result_txt = 'svm模型检测结果: ' + svm_txt, 'gbc模型检测结果: ' + gbc_txt, 'rfc模型检测结果: ' + rfc_txt,我这样写后报错,说can only concatenate str (not "tuple") to str
时间: 2024-03-27 18:39:20 浏览: 13
这是因为你在给`self.result_txt`赋值的时候使用了逗号,导致返回的结果是一个元组,而不是一个字符串。你可以使用加号将三个字符串连接起来,像这样:
```
self.result_txt = 'svm模型检测结果: ' + svm_txt + ', gbc模型检测结果: ' + gbc_txt + ', rfc模型检测结果: ' + rfc_txt
```
这样就能够得到一个完整的字符串了。
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result_svm = load_svm.predict(newdata_std) result_gbc = load_gbc.predict(newdata) result_rfc = load_rfc.predict(newdata)这是什么意思
这是机器学习中使用训练好的模型进行预测的代码。其中,load_svm、load_gbc和load_rfc是预先训练好的SVM、GBC和RFC三个模型,newdata_std和newdata是要进行预测的新数据,predict()函数用于对新数据进行预测,返回的结果分别存储在result_svm、result_gbc和result_rfc中。每个模型的预测结果都是一个数组,数组中每个元素都是新数据对应的预测结果。具体预测的结果含义需要根据具体的模型和数据集来理解。
coefs=model_svm.coef_ intercept=model_svm.intercept_
这段代码用于获取训练好的 SVM 模型的权重系数和截距。
`model_svm.coef_` 返回一个数组,其中包含每个特征的权重系数。如果你的数据集有 $n$ 个特征,那么这个数组的长度就是 $n$。
`model_svm.intercept_` 返回一个实数,表示决策函数的截距。
这些权重系数和截距可以用来解释模型是如何做出分类决策的,或者用于计算模型的预测输出。