test_label = svm_model.predict(test_descriptors)解释一下
时间: 2023-06-19 07:07:24 浏览: 53
这行代码是使用训练好的SVM模型对测试数据进行预测,并将预测结果存储在test_label中。
具体来说,SVM模型的训练过程中会学习到一些权重参数,用于将高维的特征空间映射到一个超平面上,从而实现对不同类别数据的区分。在预测过程中,我们将测试数据的特征向量(也就是test_descriptors)输入SVM模型,模型会根据之前学习到的权重参数计算出该测试数据属于哪一类别,并将结果存储在test_label中。
需要注意的是,test_label中存储的是预测结果,而不是真实的标签。如果我们想要评估模型的性能,需要将预测结果与真实的标签进行比较,从而计算出模型的准确率、召回率等指标。
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orb = cv2.ORB_create() keypoints, test_descriptors = orb.detectAndCompute(gray, None) test_descriptors = test_descriptors.astype(np.float32) test_label = svm_model.predict(test_descriptors) 解释一下
这段代码使用OpenCV库中的ORB算法进行特征点检测和描述子提取。首先,使用ORB_create()函数创建ORB算法的实例。然后,使用detectAndCompute()函数检测输入灰度图像中的特征点,并计算出每个特征点的ORB描述子。接下来,将ORB描述子转换为float32数据类型,并使用训练好的SVM模型对测试图像进行分类。最终,将预测结果保存在test_label变量中。需要注意的是,该代码缺少部分上下文信息,无法确定输入的灰度图像和SVM模型的训练数据是什么。
# extract dataset x1_x2_train = data_train[:, :-1] t_train = data_train[:, 2] # x1_x2_test = data_test[:, :-1] t_test = data_test[:, 2] if choice == 1: model = svm_bi.SVM(svm_bi.linear_kernel) elif choice == 2: #model = SVM(polynormal_kernel) model = svm_bi.SVM(svm_bi.gaussian_kernel) #model = svm_bi.SVM(svm_bi.sigmoid_kernel) elif choice == 3: model3 = svm_multi.SVM_Multi() elif choice == 4: from sklearn.svm import SVC model4 = SVC(kernel='sigmoid') else: exit() support_vec = None if choice == 4: model4.fit(x1_x2_train, t_train) pred_train = model4.predict(x1_x2_train) pred_test = model4.predict(x1_x2_test) elif choice == 1 or choice == 2: support_vec = model.train(data_train) # shape(N,1) [pred_t] pred_train = model(x1_x2_train) pred_test = model(x1_x2_test) elif choice == 3: support_vec = model3.train(data_train) pred_train = model3(x1_x2_train) pred_test = model3(x1_x2_test) else: support_vec = None pred_train = None pred_train = None,这段代码的含义是什么
这段代码主要是根据用户选择的 SVM 算法类型,建立相应的 SVM 模型,并使用训练集数据进行训练,并对训练集和测试集进行预测。
首先,根据选择的 SVM 类型,判断需要使用哪个 SVM 模型进行训练。如果选择了线性 SVM(choice=1),则使用 svm_bi.SVM(svm_bi.linear_kernel) 建立模型;如果选择了非线性 SVM(choice=2),则可以选择使用 svm_bi.SVM(svm_bi.gaussian_kernel) 或 svm_bi.SVM(svm_bi.sigmoid_kernel) 建立模型;如果选择了多分类 SVM(choice=3),则使用 svm_multi.SVM_Multi() 建立模型;如果选择了 sklearn SVM(choice=4),则使用 sklearn.svm.SVC(kernel='sigmoid') 建立模型。
然后,根据选择的 SVM 模型类型,使用训练集数据进行训练,并对训练集和测试集进行预测。如果选择的是 sklearn SVM 模型,则使用 model4.fit(x1_x2_train, t_train) 对模型进行训练,并使用 model4.predict(x1_x2_train) 和 model4.predict(x1_x2_test) 对训练集和测试集进行预测;如果选择的是 SVM(linear、gaussian 或 sigmoid kernel)模型,则使用 model.train(data_train) 对模型进行训练,并使用 model(x1_x2_train) 和 model(x1_x2_test) 对训练集和测试集进行预测。如果选择的是多分类 SVM 模型,则使用 model3.train(data_train) 对模型进行训练,并使用 model3(x1_x2_train) 和 model3(x1_x2_test) 对训练集和测试集进行预测。
最后,根据选择的 SVM 模型类型,返回预测结果 pred_train 和 pred_test,以及支持向量 support_vec。如果选择的是 SVM(linear、gaussian 或 sigmoid kernel)模型或多分类 SVM 模型,返回的支持向量 support_vec 非空,否则为空。
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