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sklearn
の分類器を使用して画像を分類しようとしていますが、学習していないので、訓練後に0.1の精度があります(10クラスがあるので0.1精度はランダム推測と同じです)sklearnサポートベクトルマシンが学習していません
私はCIFAR-10データセットを使用しています。 3072 uint8
として表される10000の画像。第1の1024は赤色画素であり、第2の1024は緑色画素であり、渇き1024は青色画素である。
各画像はまた、ここ数0-9
あるラベルには、私のコードでいます
import numpy as np
from sklearn import preprocessing, svm
import pandas as pd
import pickle
from sklearn.externals import joblib
train_data = pickle.load(open('data_batch_1','rb'), encoding='latin1')
test_data = pickle.load(open('test_batch','rb'), encoding='latin1')
X_train = np.array(train_data['data'])
y_train = np.array(train_data['labels'])
X_test = np.array(test_data['data'])
y_test = np.array(test_data['labels'])
clf = svm.SVC(verbose=True)
clf.fit(X_train, y_train)
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
joblib.dump(clf, 'Cifar-10-clf.pickle')
print(accuracy)
誰もが私の問題は、何ができるか知っていますか解決するためのリソースに私を指すことができますこの?