如何使用Arduino的串行值进行机器学习预测？
如何使用Arduino的串行值进行机器学习预测？
提问于 2022-09-18 20:09:28
我正在进行一个项目，以创建一个手语识别手套，以检测手势和播放相应的音频输出。在在线教程中，我在python中编写了一个基本的决策树分类器模型，并使用我自己收集的数据集进行预测，下面是代码：
import pandas as pd
data=pd.read_csv('mydata.csv')
X = data.drop(columns=['Word'])
X = X.values
y = data['Word']
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X,y)
predictions = model.predict([[-3.18,-8.92,-2.27,227,303,254,297,169]]) ##Sensor values from collected dataset
predictions 这段代码运行良好，并能做出准确的预测。另一方面，我还学习了另一个教程，使用PySerial将Arduino与Python进行接口，并将串行监视器的实时值引入Python。
import time
import serial
arduinoData=serial.Serial('com6',115200)
time.sleep(1)
while True:
while(arduinoData.inWaiting()==0):
pass
dataPacket=arduinoData.readline()
dataPacket=str(dataPacket,'utf-8')
dataPacket=dataPacket.strip('\r\n')
splitPacket=dataPacket.split(",")
X=float(splitPacket[0])
Y=float(splitPacket[1])
Z=float(splitPacket[2])
T=float(splitPacket[3])
I=float(splitPacket[4])
M=float(splitPacket[5])
R=float(splitPacket[6])
P=float(splitPacket[7])
print(X,Y,Z,T,I,M,R,P)
-0.72,-1.33,10.72,234,238,199,332,176如何使用从Python接收的(X，Y，Z，T，I，M，R，P)值对前面提到的ML模型代码进行实时预测？因此，当我执行一个手势，如果传感器值符合预测标准，那么它应该打印‘预测’变量。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2022-09-18 20:17:22
你快到了！我将从以下几个步骤着手处理这个问题：
- Create/Train/Save ML模式：
您已经有了创建和训练ML模型的代码，只需将其保存到一个文件中：
# open a file, where you ant to store the data
with open('important', 'wb') as file:
# dump information to that file
pickle.dump(model, file)https://scikit-learn.org/stable/model_persistence.html
- 使用模型进行预测：
现在，在第二个python代码中加载模型：
with open('important', 'rb') as file:
model = pickle.load(file)并使用arduino的值进行预测：
model.predict([[X,Y,Z,T,I,M,R,P]])完整代码：
import time
import serial
import pickle
arduinoData=serial.Serial('com6',115200)
time.sleep(1)
with open('important', 'rb') as file:
model = pickle.load(file)
while True:
while(arduinoData.inWaiting()==0):
pass
dataPacket=arduinoData.readline()
dataPacket=str(dataPacket,'utf-8')
dataPacket=dataPacket.strip('\r\n')
splitPacket=dataPacket.split(",")
X=float(splitPacket[0])
Y=float(splitPacket[1])
Z=float(splitPacket[2])
T=float(splitPacket[3])
I=float(splitPacket[4])
M=float(splitPacket[5])
R=float(splitPacket[6])
P=float(splitPacket[7])
prediction = model.predict([[X,Y,Z,T,I,M,R,P]])
print(prediction)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/73766086
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
