我正在使用对可用的花卉图像进行再培训。我的输出是INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmp/_retrain_checkpoint INFO:tensorflow:Final test accuracy = 92.5% (N=362) INFO:tensorflow:Save final result to : tf_files/retrained_graph.pb
因此,使用Inception V3和tfhub_module是的准确率为92.5%
但当我预测图像时
python -m scripts.label_image \
--g
我试着训练一个随机森林,从虹膜数据集中对一组花卉的种类进行分类。然而,验证在我看来有点奇怪,因为它看起来是完美的,这是我所不期望的。
由于我希望执行二进制分类,所以我从训练数据集中排除了其物种属于"2“类的花卉,因此我只有0/1的花。
我的代码有什么问题吗?
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
iris = load_iris()
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