[背景音乐] 翻译: RyukaSuu |审阅: 19waa Coursera Global Translator Community
首先减小字体大小
我们要在这个数据中训练出一个基础模型
我要做的第一件事并不是使用图片
而是使用图片的像素
并且在图片的像素基础上训练分类器 然后观察分类器的效果如何
让我们开始吧
标题是 训练分类器
抱歉我拼错了
恩这次写对了
在像素基础上训练分类器
原始的照片像素就是我的特征 并不是那些深度特征
所以我就把这个叫做
原始像素模型raw_pixel_model
我可以用任意的分类器
预测结果大概差不多
所以我就用逻辑斯提回归了
我们在情感分析中用过
对于逻辑斯蒂回归 在一个数据集中
用训练数据
也就是我的image_train
我会告诉它目标是什么
目标会是数据集中叫做label标签的那一列
那一列每一张图都有标签
我会告诉模型 哪些特征会用到
这些特征叫做image_array
我要运行模型了
我又笔误了
我在这边忘记了添加create 你们该提醒我的
在GraphLab中 create这个代码代表着创造模型
所以正确的代码
应该是logistic_classifier.create
这样应该就能运行了
我们用原始的照片像素来建立起了分类器
这只是快速的复习 我不期待这个预测结果能有多好
但是先做做看吧
完成了
来看看预测的精确度怎么样
第一件事是 我准备先用这个模型做预测
所以标题是用简单的像素模型预测
#Make a prediction with the simple model based on raw pixels
然后我准备从测试数据集中选取一些图片
看一下分类器的结果
所以我就准备用前三张图了
所以说images[0:3] 前三张图片
看一下这几张图
然后我要输入type.show() 来给你看一下那几张图是什么
看这里就是这个
图片在这个数据中有点小
所以我准备放大一下 你可以看到这几张图片是猫
一辆车 和 一个猫
所以说一共是两只猫一辆车
车 猫 不搞错了
猫 车 猫
所以我就准备把字体变得这么大 这样就能看清楚图片了
看看标签吧
这是测试数据
前三个对象 所以说第一个和第三个
我肉眼看到的应该是猫车猫
看看原本的标签 猫 机动车 猫
它说了机动车 不是汽车 但是没什么区别了
所以说
让我们来看模型预测的结果
让我们做个预测
所以说预测的是image_test[0:3]
事实是猫车猫 而预测的是 鸟 猫 鸟
全错 它觉得猫是鸟
汽车是猫 认为第三只猫也是鸟
前三个全错了 但也可能是侥幸的结果
可能只是前几个有错
所以看看全部的结果吧
让我们看看整个测试集模型的结果
和预测正确率是多少
标题是衡量预测结果
然后用raw_pixel_model.evaluate
用evaluate这个函数
evaluate这个函数
是用来计算失败的 那些误差矩阵
所以我会用到测试集
你可以看到准确率只有在46.8%
非常糟糕
一共4类 随机猜测的正确率在25%
我们的分类器正确率只有在46% 情况不乐观
还有更多细节
当我们画出混淆矩阵
我就先不画了 你在家记得要画出来看一下
反正记住准确率只有在46%左右
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