怎么将这些字符"result_svm: %d\r\n,result_gbc: %d\r\n,result_rfc: %d\r\n" % (result_svm[0], result_gbc[0], result_rfc[0])作为图片的名字plt.title()
时间: 2024-03-03 21:47:56 浏览: 15
您可以将这些字符作为一个字符串变量,然后将其传递给plt.title()函数。例如:
```
title_str = "result_svm: %d\r\n,result_gbc: %d\r\n,result_rfc: %d\r\n" % (result_svm[0], result_gbc[0], result_rfc[0])
plt.title(title_str)
```
这样就可以将这些字符作为图片的标题了。
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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。
逐行解释:opencv_ml_svm: format: 3 svmType: C_SVC kernel: type: INTER gamma: 1. C: 1. term_criteria: { epsilon:1.1920928955078125e-07, iterations:1000 } var_count: 400 class_count: 34 class_labels: !!opencv-matrix rows: 34 cols: 1 dt: i
这是一个用于机器学习的支持向量机模型,使用了OpenCV库中的opencv_ml_svm模块。其中:
- format: 3 表示模型使用的是新的XML格式。
- svmType: C_SVC 表示SVM的类型是C_SVC,即分类类型的支持向量机。
- kernel: 表示SVM所使用的核函数,这里使用的是INTER类型的核函数。
- gamma: 1. 表示核函数的参数gamma的值为1.0。
- C: 1. 表示软间隔损失函数的惩罚系数C的值为1.0。
- term_criteria: 表示训练SVM时所使用的终止准则,包括最大迭代次数和精度阈值。
- var_count: 400 表示训练数据的特征数为400。
- class_count: 34 表示分类的类别数为34。
- class_labels: !!opencv-matrix 表示类别标签,这里使用的是OpenCV库中的矩阵格式来表示。其中rows表示矩阵的行数,cols表示矩阵的列数,dt表示矩阵元素的数据类型,这里为整数类型i。