教師あり学習のラベルをどのように追跡するのですか？

Question

「Good_id」と「Bad_id」という144の画像があります。

今、私はすべての画像を読んで、そこから13個の特徴を抽出し、形状の数が少ない配列（144,13）に格納しました。

私が分からないことは、配列内の画像がクラスGoodまたはBadであるという分類子（これはsvmを使用するつもりです）にどのように伝えるかです。

Answer 1

クラスを別の配列yに保存し、 "Good_id"を1、 "Bad_id"を0（エンベロープ（144,13）の配列と同じ順序）でエンコードします。あなたはSVMを使用するとき、あなたは次のように、両方のnumpyの配列を渡す：

>>> import numpy as np 
>>> X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) 
>>> y = np.array([1, 1, 2, 2]) 
>>> from sklearn.svm import SVC 
>>> clf = SVC() 
>>> clf.fit(X, y) 

（sklearn SVM documentationからの引用します）。 より一般的には、Kの異なるクラスがある場合は、k異なる番号を使用して表現できます。 Hereは、マルチクラスのケースのドキュメントです。