实现 SVM 时出错

Question

这是我的猫狗图像识别代码：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split


filename= 'catdog_datasets.txt'
filename1= 'catdog_datasets.txt'
raw_data = open(filename, 'rt')
raw_data1 = open(filename1, 'rt')
#data = numpy.loadtxt(raw_data,dtype='object',delimiter=":")
features_data = np.loadtxt(raw_data,dtype='object',delimiter=":",usecols=(0))
labels_data = np.loadtxt(raw_data1,dtype='object',delimiter=":",usecols=(1))
print(features_data.shape)
print(labels_data.shape)

#print(labels_data)
#print(features_data)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features_data,labels_data,test_size=0.2)
print (y_train.shape)
print (y_test.shape)
print (X_train.shape)
print (X_test.shape)


clf = SVC(kernel='linear',C=1.0)
clf.fit(X_train,y_train)
predictions = clf.predict(X_test)

catdog_datsets.txt包含猫和狗各500张图像的HOG特征向量，标签分配为0表示猫，1表示dog.The文件格式为： 0.270150 0.070257 0.040265 0.037243 0.013678 :0

注意：特征向量大小在1765*1左右只是为了问问题我给的大小为5*1.The问题是特征向量是一个字符串，我想转换它变成一个浮点数组，以提供给 SVM.This 我得到的错误：

clf.fit(X_train,y_train)
  File "C:\Users\TIKA-OPT790-04\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\sklearn\svm\base.py", line 149, in fit
    X, y = check_X_y(X, y, dtype=np.float64, order='C', accept_sparse='csr')
  File "C:\Users\TIKA-OPT790-04\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 573, in check_X_y
    ensure_min_features, warn_on_dtype, estimator)
  File "C:\Users\TIKA-OPT790-04\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 433, in check_array
    array = np.array(array, dtype=dtype, order=order, copy=copy)
ValueError: could not convert string to float:0.270150 0.070257 0.040265 0.037243 0.013678

Answer 1

这个错误是因为你的文件有这样的行：

f1 f2 f3 f4 ............................................f1565 :0

如您所见，特征之间用白色 space 分隔，整个特征向量与标签之间用冒号 (:) 分隔。

现在在您的代码中，您使用的是 delimiter=":"，因此您的 features_data 将仅包含每一行的单个值，如下所示：

f1 f2 f3 f4 ............................................f1565

您也需要将其拆分为多个功能才能正确使用它。

现在 numpy.loadtxt 本身不支持多个定界符，因此您必须使用其他选项或解决方法。

在您完成当前程序后拆分 features_data：

features_data = np.array([l.strip().split(' ') for l in features_data])

实现 SVM 时出错

Error in implementing SVM

numpy

machine-learning

svm

computer-vision