この OpenCV の例では、トレーニング セットは 250 で、テスト量も同じです。ただし、テストとトレーニングの数が変更されると、精度は 0 になります。
# First half is trainData, remaining is testData
train_cells = [ i[:40] for i in cells ]
test_cells = [ i[40:] for i in cells]
train_amt = 200
responses = np.float32(np.repeat(np.arange(10),train_amt)[:,np.newaxis])
上記の行の値を元のコードから変更しました。私は何を間違っていますか？そして、x は何であるべきですか?
OpenCV で提供されるトレーニングおよびテスト データ: http://wormassay.googlecode.com/svn/trunk/ThirdParty/OpenCV/samples/python2/data/digits.png
あなたのデータ分割は正しいです。それがあなたに正確さを与える理由0.0は、あなたがそれを測定している方法です.
精度チェックは次の方法で行われます。
mask = result==responses
correct = np.count_nonzero(mask)
print correct*100.0/result.size
新しい分割列車/テストにより、これは正しくなくなりました。まずresult、 とresponsesは同じ長さではないため、maskは単にFalse.
したがって、精度を測定したい場合は、トレーニングではなく、テスト サイズに応じて行うreshape必要があります。responses作業コードは 200 x 300 だけを変更します。
responses = np.float32(np.repeat(np.arange(10),300)[:,np.newaxis])
mask = result==responses
correct = np.count_nonzero(mask)
print correct*100.0/result.size
精度は少し低下し0.0ますが、にはなりません93.1。トレーニングのサイズを縮小し、テストの数を増やしたため、これは正常です。