如何跟蹤監督學習中的標籤？

Question

我有144張圖片，名爲「Good_id」和「Bad_id」。

現在我已經讀取了所有的圖像，並從它們中提取了13個特徵並存儲在形狀（144,13）的numpy數組中。

我不明白的是，如何告訴分類器（我將使用svm），數組中的圖像來自類Good或Bad。

Answer 1

將這些類保存到一個單獨的數組y中，將「Good_id」編碼爲1，將「Bad_id」編碼爲0（與它們在（144,13）數組中出現的順序相同）。然後，當你使用SVM你同時通過numpy的陣列，以下列方式：

>>> import numpy as np 
>>> X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) 
>>> y = np.array([1, 1, 2, 2]) 
>>> from sklearn.svm import SVC 
>>> clf = SVC() 
>>> clf.fit(X, y) 

（從sklearn SVM documentation兩者）​​。 更一般地說，如果您有K不同的類別，您可以使用k不同的數字來表示它們。 Here是多類案例的文檔。