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  • GridSearchCV用于python中的SVM
    2020-12-18 19:56:06

    我正在尝试学习如何为分类器找到最佳参数.所以,我使用GridSearchCV来解决多类分类问题.在Does not GridSearchCV support multi-class?上生成了一个虚拟代码我正在使用n_classes = 3的代码.

    import numpy as np

    from sklearn.datasets import make_classification

    from sklearn.preprocessing import StandardScaler,label_binarize

    from sklearn.svm import SVC

    from sklearn.pipeline import make_pipeline

    from sklearn.grid_search import GridSearchCV

    from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score, make_scorer

    X, y = make_classification(n_samples=3000, n_features=10, weights=[0.1, 0.9, 0.3],n_classes=3, n_clusters_per_class=1,n_informative=2)

    pipe = make_pipeline(StandardScaler(), SVC(kernel='rbf', class_weight='auto'))

    param_space = dict(svc__C=np.logspace(-5,0,5), svc__gamma=np.logspace(-2, 2, 10))

    f1_score

    my_scorer = make_scorer(f1_score, greater_is_better=True)

    gscv = GridSearchCV(pipe, param_space, scoring=my_scorer)

    y = label_binarize(y, classes=[0, 1, 2])

    for i in classes:

    gscv.fit(X, y[i])

    print gscv.best_params_

    我正进入(状态:

    ValueError: bad input shape (2000L, 3L)

    我不知道为什么我会收到这个错误.我的目标是找到多类分类问题的最佳参数.

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  • svm图像分类python代码实现续

    千次阅读 热门讨论 2021-05-31 17:41:32
    svm图像分类python代码实现续 这篇博客诗接上前面一篇svm图像分类得一篇续集 svm分类代码如下 #os.system("pause") #Svm 训练: import sys import os import cv2 import numpy as np from sklearn.svm import ...

    svm图像分类python代码实现续

    这篇博客诗接上前面一篇svm图像分类得一篇续集
    svm分类代码如下

     
    #os.system("pause")
    
    #Svm 训练:
    import sys
    import os
    import cv2
    import numpy as np
    from sklearn.svm import SVC
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    import time
    import pickle
    #help(SVC)
    
    SHAPE = (30, 30)
    def getImageData(directory):
       s = 1
       feature_list = list()
       label_list   = list()
       num_classes = 0
       for root, dirs, files in os.walk(directory):
          for d in dirs:
             num_classes += 1
             images = os.listdir(root+d)
             for image in images:
                s += 1
                label_list.append(d)
                feature_list.append(extractFeaturesFromImage(root + d + "/" + image))
    
       return np.asarray(feature_list), np.asarray(label_list)
    
    def extractFeaturesFromImage(image_file):
       img = cv2.imread(image_file)
       img = cv2.resize(img, SHAPE, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
       img = img.flatten()
       img = img / np.mean(img)
       return img
       
    
    if __name__ == "__main__":
       
       directory ="C:/learn_data/2021_car/image/" 
    
    
       feature_array, label_array = getImageData(directory)
    
       X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(feature_array, label_array, test_size = 0.2, random_state = 42)
    
       if os.path.isfile("svm_model.pkl"):
          svm = pickle.load(open("svm_model.pkl", "rb"))
       else:
          svm = SVC(kernel='rbf',gamma=0.001)
          svm.fit(X_train, y_train)
          pickle.dump(svm, open("C:/learn_data/2021_car/svm_model.pkl", "wb"))
    
       print("Testing...\n")
     
       right = 0
       total = 0
       for x, y in zip(X_test, y_test):
          x = x.reshape(1, -1)
          prediction = svm.predict(x)[0]
          if y == prediction:
             right += 1
          total += 1
    
       accuracy = float(right) / float(total) 
    
       print (str(accuracy) + "% accuracy")
       print ("Manual Testing\n")
    print("success")
       
    os.system("pause")
    
    

    标题

    那么数据集是什么样的呢
    这里我要说一下了,这一次做的三分类,数据集的文件结构如下:
    在这里插入图片描述
    也就是说,这里的image就是我们的训练集,里面分为三个子文件夹,这三个子文件夹里只能有图片,其他的任何文件都不能有
    在这里插入图片描述
    好的,那么对于文件没是没有要求的,那么如果你现在想要进行二分类,三分类,也就改变image下的子文件数量,这里应该能听懂

    如果调用模型,在上一篇博客有着介绍可以参考。
    博客链接在这里
    这次的数据集已上传到我的资源,是三类车牌号数据。

    展开全文
  • 原理SVM被提出于1964年,在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法,在人像识别、文本分类等模式识别(pattern recognition)问题中有得到应用。支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按...

    原理

    SVM被提出于1964年,在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法,在人像识别、文本分类等模式识别(pattern recognition)问题中有得到应用。

    支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习(supervised learning) 方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalized linear classifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-margin hyperplane)

    SVM可以通过核方法(kernel method)进行非线性分类,是常见的核学习(kernel learning)方法之一。

    分类理论

    在分类问题中给定输入数据和学习目标:X = { X1, X2,…Xn },Y = { y1,y2,…yn}。其中输入数据的每个样本都包含多个特征并由此构成特征空间(feature space):Xi = { x1,x2…xn} ,而学习目标为二元变量y { − 1 , 1 } y\{-1,1\}y{−1,1}表示负类(negative class)和正类(positive class)。

    e3eee4111546d1560d38913d671aac9b.png

    若输入数据所在的特征空间存在作为决策边界(decision boundary)的超平面将学习目标按正类和负类分开,并使任意样本的点到平面距离大于等于1,则称该分类问题具有线性可分性,参数 w,b分别为超平面的法向量和截距。

    b68ee5d94fc1bc2b1cb6dc19d55d5fd8.png

    满足该条件的决策边界实际上构造了2个平行的超平面作为间隔边界以判别样本的分类:

    849311a122586820931f8dd209c10604.png

    所有在上间隔边界上方的样本属于正类,在下间隔边界下方的样本属于负类。两个间隔边界的距离 d = 2 ∥ w ∥ d=\frac{2}{\|w\|}d=∥w∥2​被定义为边距(margin),位于间隔边界上的正类和负类样本为支持向量(support vector)。

    确定最大间距

    我们确定一个分类器,对任意的实数,当w T x + b > 1 , y i = 1 ; w T x + b < − 1 , y i = − 1 w^{T}x+b>1,y_{i}=1;w^{T}x +bwTx+b>1,yi​=1;wTx+b

    这就可以写作:a r g m a x w , b m i n n ( l a b e l ⋅ ( w T + b ) ) ⋅ 1 ∣ ∣ w ∣ ∣ argmax_{w,b}\quad {min_{n}\quad (label⋅(w^{T}+b))⋅\frac{1}{||w||}}argmaxw,b​minn​(label⋅(wT+b))⋅∣∣w∣∣1​。

    很显然l a b e l ⋅ ( w T x i + b ) ⩾ 1 , i = 1 , 2 , . . . , m , label⋅(w^{T}x_{i}+b)⩾1,i=1,2,...,m,label⋅(wTxi​+b)⩾1,i=1,2,...,m,为了最大化间隔只需要最大化∣ ∣ w ∣ ∣ − 1 ||w||^{-1}∣∣w∣∣−1。等价于最小化∣ ∣ w ∣ ∣ 2 ||w||^{2}∣∣w∣∣2。

    因此支持向量机的形式可表示如下:

    1、m i n w , b 1 2 ∣ ∣ w ∣ ∣ 2 min_{w,b} \quad \frac{1}{2}||w||^{2}minw,b​21​∣∣w∣∣2

    2、s . t . y i ( w T x i + b ) ⩾ 1 , i = 1 , 2 , . . . , m . s.t.y_{i}(w^{T}x_{i}+b)⩾1,i=1,2,...,m.s.t.yi​(wTxi​+b)⩾1,i=1,2,...,m.

    最后问题变成了凸二次规划的问题,可解。

    SVM多分类

    SVM算法最初是为二值分类问题设计的,当处理多类问题时,就需要构造合适的多类分类器。目前,构造SVM多类分类器的方法主要有两类:一类是直接法,直接在目标函数上进行修改,将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中,通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单,但其计算复杂度比较高,实现起来比较困难,只适合用于小型问题中;另一类是间接法,主要是通过组合多个二分类器来实现多分类器的构造,常见的方法有one-against-one和one-against-all两种。

    a.一对多法(one-versus-rest,简称1-v-r-SVMs)。训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类,这样k个类别的样本就构造出了k个SVM。分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类。

    b.一对一法(one-versus-one,简称1-v-1 SVMs)。其做法是在任意两类样本之间设计一个SVM,因此k个类别的样本就需要设计k(k-1)/2个SVM。当对一个未知样本进行分类时,最后得票最多的类别即为该未知样本的类别。Libsvm中的多类分类就是根据这个方法实现的。

    Python实现

    多分类

    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(feature, label, test_size=.2,random_state=0)

    # 训练模型

    model = OneVsRestClassifier(svm.SVC(kernel='linear',probability=True,random_state=random_state))

    print("[INFO] Successfully initialize a new model !")

    print("[INFO] Training the model…… ")

    clt = model.fit(X_train,y_train)

    print("[INFO] Model training completed !")

    # 保存训练好的模型,下次使用时直接加载就可以了

    joblib.dump(clt,"F:/python/model/conv_19_80%.pkl")

    print("[INFO] Model has been saved !")

    y_test_pred = clt.predict(X_test)

    ov_acc = metrics.accuracy_score(y_test_pred,y_test)

    print("overall accuracy: %f"%(ov_acc))

    print("===========================================")

    acc_for_each_class = metrics.precision_score(y_test,y_test_pred,average=None)

    print("acc_for_each_class:\n",acc_for_each_class)

    print("===========================================")

    avg_acc = np.mean(acc_for_each_class)

    print("average accuracy:%f"%(avg_acc))

    二分类

    >>> 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)

    SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,

    decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',

    max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,

    tol=0.001, verbose=False)

    >>> print(clf.predict([[-0.8, -1]]))

    [1]

    展开全文
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  • 使用SVM分类

    2017-11-26 19:33:12
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  • 1. SVM介绍占个坑,以后再说2. OpenCV3.x下SVM接口介绍官方文档OpenCV3.x与OpenCV2.x中SVM的接口有了很大变化,在接口上使用了虚函数取代以前的定义。下面介绍几个常用的接口,及其参数意义。2.1 初始化函数定义如下...

    1. SVM介绍

    占个坑,以后再说

    2. OpenCV3.x下SVM接口介绍

    官方文档

    OpenCV3.x与OpenCV2.x中SVM的接口有了很大变化,在接口上使用了虚函数取代以前的定义。

    下面介绍几个常用的接口,及其参数意义。

    2.1 初始化函数

    定义如下:

    CV_WRAP static Ptr create();

    2.2 参数设置函数

    然后是一些设置SVM参数的函数:

    CV_WRAP virtual int getType() const = 0;

    CV_WRAP virtual void setType(int val) = 0;

    CV_WRAP virtual double getGamma() const = 0;

    CV_WRAP virtual void setGamma(double val) = 0;

    CV_WRAP virtual double getDegree() const = 0;

    CV_WRAP virtual void setDegree(double val) = 0;

    CV_WRAP virtual double getC() const = 0;

    CV_WRAP virtual void setC(double val) = 0;

    CV_WRAP virtual double getNu() const = 0;

    CV_WRAP virtual void setNu(double val) = 0;

    CV_WRAP virtual double getP() const = 0;

    CV_WRAP virtual void setP(double val) = 0;

    CV_WRAP virtual cv::Mat getClassWeights() const = 0;

    CV_WRAP virtual void setClassWeights(const cv::Mat &val) = 0;

    CV_WRAP virtual cv::TermCriteria getTermCriteria() const = 0;

    CV_WRAP virtual void setTermCriteria(const cv::TermCriteria &val) = 0;

    CV_WRAP virtual int getKernelType() const = 0;

    CV_WRAP virtual void setKernel(int kernelType) = 0;

    具体的作用可以参考OpenCV文档,这里只介绍两个常用的函数:

    //设置SVM类型

    CV_WRAP virtual int getType() const = 0;

    这个函数用于设置SVM类型,OpenCV提供了五种类型:

    Types {

    //C类支持向量分类机。 n类分组 (n≥2),容许用异常值处罚因子C进行不完全分类。

    C_SVC =100,

    //$v$类支持向量机

    NU_SVC =101,

    //单分类器,所有的练习数据提取自同一个类里,

    //然后SVM建树了一个分界线以分别该类在特点空间

    //中所占区域和其它类在特点空间中所占区域。

    ONE_CLASS =102,

    EPS_SVR =103,

    NU_SVR =104

    }

    一般我们使用SVM进行二分类或者多分类任务,选择第一种SVM::C_SVC即可。

    还有一个函数就是:

    CV_WRAP virtual void setKernel(int kernelType) = 0;

    这个函数用于设置SVM的核函数类型,我们知道,通过选择SVM的核函数可以使SVM处理高阶、非线性问题。OpenCV提供几种核函数:

    enum KernelTypes {

    /** Returned by SVM::getKernelType in case when custom kernel has been set */

    CUSTOM=-1,

    //线性核

    LINEAR=0,

    //多项式核

    POLY=1,

    //径向基核(高斯核)

    RBF=2,

    //sigmoid核

    SIGMOID=3,

    //指数核,与高斯核类似

    CHI2=4,

    //直方图核

    INTER=5

    };

    一般情况下使用径向基核可以很好处理大部分情况。

    2.3 训练函数

    OpenCV3.x中SVM的提供了训练函数也与2.x不同,如下:

    virtual bool trainAuto( const Ptr& data, int kFold = 10,

    ParamGrid Cgrid = getDefaultGrid(C),

    ParamGrid gammaGrid = getDefaultGrid(GAMMA),

    ParamGrid pGrid = getDefaultGrid(P),

    ParamGrid nuGrid = getDefaultGrid(NU),

    ParamGrid coeffGrid = getDefaultGrid(COEF),

    ParamGrid degreeGrid = getDefaultGrid(DEGREE),

    bool balanced=false) = 0;

    bool trainAuto (InputArray samples, int layout, InputArray responses,

    int kFold=10, Ptr< ParamGrid > Cgrid=SVM::getDefaultGridPtr(SVM::C),

    Ptr< ParamGrid > gammaGrid=SVM::getDefaultGridPtr(SVM::GAMMA),

    Ptr< ParamGrid > pGrid=SVM::getDefaultGridPtr(SVM::P),

    Ptr< ParamGrid > nuGrid=SVM::getDefaultGridPtr(SVM::NU),

    Ptr< ParamGrid > coeffGrid=SVM::getDefaultGridPtr(SVM::COEF),

    Ptr< ParamGrid > degreeGrid=SVM::getDefaultGridPtr(SVM::DEGREE),

    bool balanced=false)

    trainAuto可以在训练过程中自动优化2.2中的那些参数,而使用train函数时,参数被固定,所以推荐使用trainAuto函数。

    在准备训练数据的时候,有下面几点需要注意,否则函数会报错

    SVM的训练函数是ROW_SAMPLE类型的,也就是说,送入SVM训练的特征需要reshape成一个行向量,所有训练数据全部保存在一个Mat中,一个训练样本就是Mat中的一行,最后还要讲这个Mat转换成CV_32F类型,例如,如果有\(k\)个样本,每个样本原本维度是\((h, w)\),则转换后Mat的维度为\((k, h * w)\)

    对于多分类问题,label矩阵的行数要与样本数量一致,也就是每个样本要在label矩阵中有一个对应的标签,label的列数为1,因为对于一个样本,SVM输出一个值,我们在训练前需要做的就是设计这个值与样本的对应关系。对于有\(k\)个样本的情况,label的维度是\((k, 1)\)

    2.4 预测函数

    函数定义如下:

    float predict(cv::InputArrat samples, cv::OutputArray results = noArray(), int flags = 0) const;

    其中samples就是需要预测的样本,这里样本同样要转换成ROW_SAMPLE和CV_32F格式,对于单个测试样本的情况,预测结果直接通过函数返回值返回,而如果samples中有多个样本,就需要穿进result参数,预测结果以列向量的方式保存在result数组中。假如有\(k\)个样本,每个样本原本的维度为\((h, w)\),则samples的维度为\((k, h * w)\),最终预测结果result维度为\((k, 1)\)

    3. 例程

    下面上代码:

    /*

    * 把图片从vector格式转换成SVM的RAW_SAMPLE格式

    */

    void transform(const vector &split, Mat &testData)

    {

    for (auto it = split.begin(); it != split.end(); it++){

    Mat tmp;

    resize(*it, tmp, Size(28, 28));

    testData.push_back(tmp.reshape(0, 1));

    }

    testData.convertTo(testData, CV_32F);

    }

    /*

    * 从文件list.txt中读取测试数据和标签,输出SVM的Mat格式

    */

    void get_data(string path, Mat &trainData, Mat &trainLabels)

    {

    fstream io(path, ios::in);

    if (!io.is_open()){

    cout << "file open error in path : " << path << endl;

    exit(0);

    }

    while (!io.eof())

    {

    string msg;

    io >> msg;

    trainData.push_back(imread(msg, 0).reshape(0, 1));

    io >> msg;

    int idx = msg[0] - '0';

    //trainLabels.push_back(Mat_(1, 1) << idx); //用这种方式会报错,原因尚且不明

    trainLabels.push_back(Mat(1, 1, CV_32S, &idx));

    }

    trainData.convertTo(trainData, CV_32F);

    }

    /*

    * 训练SVM

    */

    void svm_train(Ptr &model, Mat &trainData, Mat &trainLabels)

    {

    model->setType(SVM::C_SVC); //SVM类型

    model->setKernel(SVM::LINEAR); //核函数,这里使用线性核

    Ptr tData = TrainData::create(trainData, ROW_SAMPLE, trainLabels);

    cout << "SVM: start train ..." << endl;

    model->trainAuto(tData);

    cout << "SVM: train success ..." << endl;

    }

    /*

    * 利用训练好的SVM预测

    */

    void svm_pridect(Ptr &model, Mat test)

    {

    Mat result;

    float rst = model->predict(test, result);

    for (auto i = 0; i < result.rows; i++){

    cout << result.at(i, 0);

    }

    }

    int main(int argc, const char** argv)

    {

    fstream io;

    io.open("test_list.txt", ios::in);

    string train_path = "train_list.txt";

    vector test_set;

    get_test(io, test_set);

    Ptr model = SVM::create();

    Mat trainData, trainLabels;

    get_data(train_path, trainData, trainLabels);

    svm_train(model, trainData, trainLabels);

    Mat testData;

    transform(test_set, testData);

    svm_pridect(model, testData);

    }

    trian_list.txt文件格式是这样的:

    D:\ImgPro\Project\for\char\code\beta00\train_data\0\0-1.jpg0

    D:\ImgPro\Project\for\char\code\beta00\train_data\0\0-2.jpg0

    每行前一段表示训练图片地址,最后的数字表示这个图片对应标签

    test_list.txt中格式与train_list.txt差不多,只是没有了标签。

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  • Python实现GA(遗传算法)对SVM分类模型参数的优化资料说明:包括数据集+源代码+Word文档说明。 资料内容包括: 1)需求分析; 2)数据采集; 3)数据预处理; 4)探索性数据分析; 5)特征工程; 6)机器建模; 7)模型评估...
  • SVM(support vector machine)支持向量机: 注意:本文不准备提到数学证明的过程,一是因为有一篇非常好的文章解释的非常好:支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) ,另一方面是因为我只是个程序员,不是搞数学...
  • SVM 图片二分类

    2018-12-07 10:04:02
    提取图片的siftte特征,训练SVM分类器,对图片进行二分类,亲测有效,供大家使用
  • python3.6,svm-hog图像分类,成功测试。代码图片打包下载。直接运行。
  • python svm算法源码

    2019-03-03 19:17:03
    python实现支持向量机svm算法,主要用于数值型数据的二分类算法
  • 许多线性分类模型只适用于二分类,不能轻易推广到类别问题(除了logisitic回归)。将二分类算法推广到多分类算法的一种常见的方法是“一对其余”。在“一对其余”中对每个类别都学习一个二分类模型,将这个类别与...

空空如也

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svm多分类python代码

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