저는 인간의 얼굴에서 감정을 감지하는 것과 관련된 프로젝트를 진행하고 있습니다. SVM을 사용하여 이미지를 먼저 학습하고이 훈련 된 데이터를 사용하여 새 이미지를 예측합니다. 그러나 새로운 이미지를 테스트하기 전에 모든 tme를 훈련해야합니다. 교육 된 데이터를 저장하고 매번 새로운 이미지를 테스트하는 데 사용할 수있는 방법이 있습니까?SVM python에서 한 번만 교육하십시오.

clf = SVC(kernel='linear', probability=True, tol=1e-3) 
def train(): 
    train_data,train_label = trainfiles() 
    data = np.array(train_data) 
    label = np.array(train_label) 
    clf.fit(data,label)

2016-11-27 Shivam Mitra

새 이미지를 시도 , 새로운 교육 데이터를 입력해야합니까? 아니면 모델을 저장하고 나중에 테스트 데이터로 사용하는 방법이 필요합니까? –

@MohamedALANI 모델을 한 번 저장 한 다음 나중에 새 이미지를 테스트 할 때 사용하십시오. –

분류기는 당신이 다른 같은처럼 덤프 수있는 객체입니다 분류 다시

from sklearn.externals import joblib 
joblib.dump(clf, 'filename.pkl')

부하를 저장

clf = joblib.load('filename.pkl')

출처

2016-11-27 11:07:41

SVM python에서 한 번만 교육하십시오.

답변

부하를 저장

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