从预先训练的 SVM 中获得准确度以进行图像分类

Posted 2023-03-12

【中文标题】从预先训练的 SVM 中获得准确度以进行图像分类

【英文标题】：Getting Accuracy from a pre trained SVM for image classification

【发布时间】：2022-01-10 14:48:11

【问题描述】：

我有一个预先训练好的图像分类模型，我正在为其提供新图像。我可以很好地得到一个预测，但是我怎样才能得到这个预测的准确性，或者这甚至可能吗？以下是我想要完成的。我检查了 sklearn 但找不到任何相关的东西。 img 将是 (80,80) 并将被重塑为 (1,6400) 以进行保护。

def f(img):
   filename = "SVM_model.sav"
   with open(filename, 'rb') as file1:
       SV = pickle.load(file1)
   p = SV.predict(img)
   accuracy = ????
   return p and accuracy

【参考方案1】：

要获得准确性，您需要拥有真实的预测类别。我认为您更想知道您对预测的信心。为此，您可以使用方法SV.predict_proba(img) 而不是SV.predict(img)

【讨论】：

是的，这正是我正在寻找的。谢谢！