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()

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。

相关问题

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: 31 class_labels: !!opencv-matrix rows: 31 cols: 1 dt: i

这段代码是使用OpenCV中的机器学习模块（opencv_ml）中的支持向量机（SVM）算法（svm）进行训练的。以下是每个参数的解释：

- format：表示SVM存储格式的版本号。
- svmType：SVM的类型，这里是C_SVC，表示一般的支持向量分类器。
- kernel：SVM的核函数，这里是INTER，表示插值核。gamma和C是核函数的参数，这里分别为1和1。
- term_criteria：迭代终止条件，这里设置为当精度小于1.1920928955078125e-07或迭代次数达到1000时停止迭代。
- var_count：特征向量的维数，这里为400。
- class_count：分类的类别数，这里为31。
- class_labels：每个类别的标签，以OpenCV矩阵的形式表示，包括31行和1列。dt表示数据类型，这里是整数。