如何在python中使用随机森林对图像进行分类
在Python中使用随机森林对图像进行分类可以通过以下步骤实现：
- 导入所需的库和模块：from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from skimage.feature import hog from skimage.io import imread from skimage.transform import rescale import numpy as np import os
- 准备数据集：
首先，需要准备一个包含图像数据和对应标签的数据集。可以使用
skimage库读取图像数据，并将其转换为特征向量。例如，可以使用HOG（方向梯度直方图）特征提取方法将图像转换为特征向量。同时，还需要将标签进行编码，以便进行分类。以下是一个示例代码片段：def extract_features(image): # 使用HOG提取特征向量 features = hog(image, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), visualize=False) return features def load_dataset(): dataset_path = 'path_to_dataset_folder' images = [] labels = [] for folder_name in os.listdir(dataset_path): folder_path = os.path.join(dataset_path, folder_name) for image_name in os.listdir(folder_path): image_path = os.path.join(folder_path, image_name) image = imread(image_path, as_gray=True) image = rescale(image, 0.5) # 缩放图像以加快处理速度 features = extract_features(image) images.append(features) labels.append(folder_name) return np.array(images), np.array(labels) images, labels = load_dataset() - 数据预处理： 在使用随机森林进行分类之前，通常需要对数据进行预处理。可以使用标准化或PCA降维等技术来提高分类性能。以下是一个示例代码片段：# 标准化数据 scaler = StandardScaler() images = scaler.fit_transform(images) # 使用PCA降维 pca = PCA(n_components=0.95) images = pca.fit_transform(images)
- 划分训练集和测试集： 将数据集划分为训练集和测试集，以便评估分类器的性能。以下是一个示例代码片段：X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(images, labels, test_size=0.2, random_state=42)
- 构建随机森林分类器：
使用
sklearn库中的RandomForestClassifier类构建随机森林分类器，并进行训练。以下是一个示例代码片段：clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) clf.fit(X_train, y_train) - 进行预测和评估： 使用训练好的分类器对测试集进行预测，并评估分类器的性能。以下是一个示例代码片段：y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy)
这样，你就可以在Python中使用随机森林对图像进行分类了。
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TypeError: A
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'''
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# Extract features
import os, shutil
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步骤是：
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将所有特性描述符堆栈到一个大列表中。
将所有
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ValueError:无法将输入数组从形状(20,2)广播到形状(20)
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import os
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from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
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train_dir = os.path.join(
浏览 34提问于2020-05-28得票数 0
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模型给出了很高的训练和测试精度，但在做预测时效果不佳。
python、numpy、tensorflow、machine-learning、keras
你好，我在做转移学习与深入学习使用VGG16预培训模式。我想从VGG16中提取特性来构建我自己的模型，因为我只能访问CPU。这是我的建筑和训练装置。
import os
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from keras.applications import Xception, VGG16, ResNet50
conv_base = VGG16(weights='image
浏览 4提问于2020-05-29得票数 0
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分类方案:手手势检测器无法检测到正确的类
algorithm、opencv、artificial-intelligence、svm
分类项目
我已经用手探测器工作了一段时间，目的是从图片/视频/摄像头中检测手势。我用python2.7实现了这个项目，并使用了opencv和sklearn。
最后，我已经到了用以下技术来检测手的手势检测器的地步：
将RBG颜色转换为HSV颜色，并手动调整HSV参数(色调、饱和度、值)。(我这么做是因为我读到RBG颜色不适合模拟皮肤。)
使膨胀，侵蚀和中值模糊滤波器，以获得阈值的皮肤颜色。
用Haar-级联从图片中检测脸部，并将其移除，因为只有手的部分是有趣的。
去除面部区域时，手部是包含肤色的最大区域。在那个区域画等高线。
我也想摆脱手上的手腕，所以我用cv2. wrist
浏览 2提问于2017-08-02得票数 0
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使用随机森林对文本文档进行分类
python、scikit-learn、sparse-matrix、random-forest
我有一套4k的文本文档。他们属于10个不同的班级。我正在尝试看看随机森林方法是如何执行分类的。问题是我的特征提取类提取了200k个特征(组合了单词、二元语法、搭配等)。这是高度稀疏的数据，sklearn中的随机森林实现不能与稀疏数据输入一起工作。
问:我有哪些选择？减少功能的数量？怎么做到的？问:有没有使用稀疏数组的随机森林的实现？
我的相关代码如下：
import logging
import numpy as np
from optparse import OptionParser
import sys
from time import time
#import pylab as pl
浏览 13提问于2014-02-11得票数 5
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在python中选择特性
python、scikit-learn、k-means、pca、feature-selection
我正在尝试做这个算法
import pandas as pd
import pathlib
import gaitrec
from tsfresh import extract_features
from collections import defaultdict
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances
class PFA(object):
def __init__
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如何在二维向量上进行整形()函数
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我重新构造了一个特征向量，但仍然得到了这样的错误：
ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.
我在预言之前就用过整形
features = features.reshape(1, -1)
但一点运气都没有。
这是我的代码
impor
浏览 0提问于2019-07-31得票数 0
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随机森林分类器的奇怪行为
python、machine-learning、scikit-learn、random-forest
我正在尝试使用sklearn随机森林分类器(在python中)，我得到了一些奇怪的结果
我的功能是：
rf = tree(data_handler.train_dataset, data_handler.train_labels, num_of_estimemtors, tree_depth, 42, tree_max_featrues)
# evaluate(rf, data_handler.train_dataset, data_handler.train_labels)
evaluate(rf, data_handler.test_dataset,
浏览 2提问于2021-05-25得票数 1
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使用Python和OpenCV的本地二进制模式
python、python-3.x、opencv、machine-learning、scikit-learn
我做了一个机器学习项目，使用二进制模式从图像中使用haralick纹理检测植物病害，我用5组不同的数据对其进行了训练，它的预测准确率为60%。现在我遇到了在一张图片上打印3种可能的疾病的情况。例如，我上传了一张图片，并预测它得到了‘蠕虫’，也想检查是否有任何其他3种可能的植物图像中的疾病。 如何在python中使用本地二进制模式实现这3种可能？ ? 完整的代码我正在尝试 import cv2
import numpy as np
import os
import glob
import mahotas as mt
from sklearn.svm import LinearSVC
f
浏览 11提问于2021-04-07得票数 1
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随机森林和集合学习者给出了相似的精度。
python、matlab、machine-learning、scikit-learn、deep-learning
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，，问题是，对于所有的分类器，我都得到了相当相似的准确性。RF和EL依赖DT吗？在学术论文中比较DT、RF和EL的性能是否公平？
我查看了现有的问题()，()，但目标与我的问题不同。Python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier % Decision Tree
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier % Random forest
from sklearn.ens
浏览 3提问于2021-08-04得票数 0
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machine-learning、python、scikit-learn、random-forest、accuracy
我有有8000条观测数据的熊猫数据，有许多不同的列，其中的-some是日期和小时被转换成虚拟人(get_dummies)，有些是数字，y标签是我想要预测的，有两个类:0或1：
>>>y x1 x2 x3 x4 10 11 12 13
0 1 0.532 0.431 0.214 0.11 0 0 1 0
1 0 0.512 0.410 0.340 0.09 0 1 0 0
...
我在scikit学习中使用了随机森林模型来预测y列(处理)为1或0。
结果告诉我，因为当我打印的
浏览 0提问于2020-09-21得票数 1
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