python 线性svm对经过yolov7的detect.py测试后的每三张图片以置信度为0.5为阈值的结果进入加权平均分类的代码

以下是一个使用Python中的scikit-learn库实现线性SVM分类器的示例代码，用于对经过yolov7的detect.py测试后的每三张图片以置信度为0.5为阈值的结果进行加权平均分类：

import numpy as np
from sklearn import svm

# 获取每三张图片以置信度为0.5为阈值的结果，假设有n个样本，每个样本有m个特征
X = np.load('detect_results.npy')  # shape: (n, m)

# 训练样本的标签，假设有n个样本
y = np.load('labels.npy')  # shape: (n,)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(0.8 * X.shape[0])
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# 创建 SVM 分类器，使用线性核函数
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练 SVM 分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算分类器的准确率
accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / y_test.shape[0]
print('Accuracy:', accuracy)

# 使用训练好的 SVM 分类器对新样本进行分类
new_samples = np.load('new_samples.npy')  # shape: (k, m)
y_pred_new = clf.predict(new_samples)

# 计算新样本的加权平均分类结果
weights = np.load('weights.npy')  # shape: (k,)
weighted_pred = np.dot(y_pred_new, weights) / np.sum(weights)

print('Weighted prediction:', weighted_pred)

在上面的代码中，我们首先使用`numpy`库加载经过yolov7的detect.py测试后的每三张图片以置信度为0.5为阈值的结果，然后将其划分为训练集和测试集。接着，我们创建一个线性SVM分类器，并使用训练集对其进行训练。然后，我们使用测试集对分类器进行测试并计算其准确率。最后，我们使用训练好的SVM分类器对新样本进行分类，并根据权重计算新样本的加权平均分类结果。