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python - Scikit-learn GridSearch 给出 "ValueError: multiclass format is not supported"错误

我正在尝试使用GridSearch进行LinearSVC()的参数估计,如下所示-clf_SVM=LinearSVC()params={'C':[0.5,1.0,1.5],'tol':[1e-3,1e-4,1e-5],'multi_class':['ovr','crammer_singer'],}gs=GridSearchCV(clf_SVM,params,cv=5,scoring='roc_auc')gs.fit(corpus1,y)corpus1的形状为(1726,7001),y的形状为(1726,)这是一个多类分类,y的值为0到3,包括两者,即有四个类。但这给了我以下错误----

python - 将圆圈拟合到二值图像

我一直在使用skimage的阈值算法来获得一些二进制掩码。例如,我获取这样的二进制图像:我想弄清楚的是如何将一个圆圈拟合到这个二进制掩码上。约束是圆圈应覆盖尽可能多的白色区域,并且圆圈的整个圆周应完全位于白色部分上。我一直在绞尽脑汁思考如何才能有效地做到这一点,但没有想出有效的解决方案。我认为可能有用的一种方法是:找到图像/圆的最佳中心(我还不确定该怎么做。也许是一些类似光栅扫描的方法)。计算增加半径的圆,并计算出它何时开始离开白色区域或图像之外。然后质心和半径将描述圆。 最佳答案 这是一个尝试通过最小化来实现最佳圆拟合的解决方案。

python - 如何在 Scikit-Learn 中绘制超过 10 倍交叉验证的 PR 曲线

我正在针对二进制预测问题运行一些监督实验。我使用10折交叉验证来评估平均精度的性能(每折的平均精度除以交叉验证的折数-在我的例子中为10)。我想绘制这10次折叠的平均精度结果的PR曲线,但我不确定执行此操作的最佳方法。Apreviousquestion在CrossValidatedStackExchange网站上提出了同样的问题。一条建议通过thisexample解决的评论从Scikit-Learn站点绘制跨交叉验证折叠的ROC曲线,并将其调整为平均精度。这是我为尝试这个想法而修改的相关代码部分:fromscipyimportinterp#Otherpackages/functions

python - 具有 scikit-image local_binary_pattern 函数的统一 LBP

我正在使用skimage.feature中的local_binary_pattern和这样的统一模式:>>>fromskimage.featureimportlocal_binary_pattern>>>lbp_image=local_binary_pattern(some_grayscale_image,8,2,method='uniform')>>>histogram=scipy.stats.itemfreq(lbp_image)>>>printhistogram[[0.00000000e+001.57210000e+04][1.00000000e+001.86520000e+04

python - 如何将非整数字符串标签与 scikit-learn 中的 SVM 一起使用? Python

Scikit-learn具有相当用户友好的机器学习python模块。我正在尝试训练用于自然语言处理(NLP)的SVM标记器,其中我的标签和输入数据是单词和注释。例如。词性标记,而不是使用double/整数数据作为输入元组[[1,2],[2,0]],我的元组将如下所示[['word','NOUN'],['young','形容词']]任何人都可以举例说明如何将SVM与字符串元组一起使用吗?此处给出的教程/文档适用于整数/double输入。http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html 最佳答案

python - 使用 scikit-learn.k-means 库输出最接近每个聚类中心的 50 个样本

我使用pythonscikit-learn库在5000多个样本上安装了k-means算法。我想将最接近聚类中心的50个样本作为输出。我如何执行此任务? 最佳答案 如果km是k-means模型,则数组X中每个点到第j个质心的距离是d=km.transform(X)[:,j]这给出了一个len(X)距离数组。最接近质心j的50个索引是ind=np.argsort(d)[::-1][:50]所以离质心最近的50个点是X[ind](或者使用argpartition,如果你有足够新的NumPy,因为这样会快很多)。

python - 在skimage中裁剪图像?

我正在使用skimage在给定图像中裁剪一个矩形,现在我有(x1,y1,x2,y2)作为矩形坐标,然后我加载了图像image=skimage.io.imread(filename)cropped=image(x1,y1,x2,y2)但是这是裁剪图像的错误方法,我该如何在skimage中以正确的方式进行裁剪 最佳答案 这似乎是一个简单的语法错误。好吧,在Matlab中,您可以使用_'parentheses'_来提取像素或图像区域。但是在Python和numpy.ndarray中,您应该使用方括号对图像区域进行切片,此外,在这段代码中,

python - 如何使用 scikit-image 反转黑白?

我用ndimage读取图像,这会产生这样的二值图像:我想反转图像,使白色变成黑色,反之亦然。感谢您的帮助。 最佳答案 numpy.invert(close_img)我使用反转数组。它对我有用。 关于python-如何使用scikit-image反转黑白?,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28084908/

Python pygame 错误 : Failed loading libpng. dylib : dlopen(libpng. dylib, 2): image not found

我从https://github.com/sourabhv/FlapPyBird安装了FlapPyBird存储库.我已经安装了libpng,但是当我尝试使用pythonflappy.py运行程序时,我得到了Failedloadinglibpng.dylib:dlopen(libpng.dylib,2):imagenotfound有什么问题吗?谢谢 最佳答案 也许你必须安装libpng?你可以用自制软件做到这一点:brewinstalllibpng 关于Pythonpygame错误:Fai

python PIL : Blend transparent image onto another

我需要使用Python的PIL库将一个图像混合到另一个图像上。如下图所示,我的两个源图像是A和B。当我这样做时:imageA.paste(imageB,(0,0),imageB)结果我得到了C,但是灰色背景顶部的部分现在是透明的。图片D是我在Photoshop中将B放在A上时得到的结果,也是我需要使用PIL实现的结果。我做错了什么?我如何在PIL中组合BoverA以获得D而不是C? 最佳答案 使用RGBA作为透明蒙版imageA.paste(imageB,(0,0),imageB.convert('RGBA'))