def train(self, x):
"""
xは0, 1, ..., 9の順で同じ数並んでいるとする
"""
# 1クラスの数
num = len(x) // self.class_num
for j, label in enumerate(tqdm(range(self.class_num))):
# labelとotherを結合
# otherは1クラスの数分をランダムで取ってくる
label_x = x[label * num:(label + 1) * num]
other_x = np.delete(
x, [i for i in range(label * num, (label + 1) * num)], axis=0)
other_x = other_x[np.random.choice(len(x) - num, num), :]
vs_x = np.concatenate([label_x, other_x])
# ラベルがlabelのとき1, それ以外を-1にする
vs_y = np.array([1 if i < num else -1 for i in range(num * 2)])
# 学習
# self.model_list[j].train(vs_x, vs_y)
# copy_model = copy(self.model).train(vs_x, vs_y)
# self.model_list.append(copy_model)
ImageSize = 28
binary_SVM = SVM(ImageSize**2)
adaboost = AdaBoost(binary_SVM, 10)
adaboost.train(vs_x, vs_y)
self.model_list.append(adaboost)
def train(self, x):
"""
xは0, 1, ..., 9の順で同じ数並んでいるとする
"""
# 1クラスの数
num = len(x) // self.class_num
for j, combi in enumerate(tqdm(self.combinations)):
# combi[0]とcombi[1]のデータを結合
vs_x = np.concatenate([
x[num * combi[0]:num * (combi[0] + 1)], x[num * combi[1]:num *
(combi[1] + 1)]
],
axis=0)
# combi[0]が+1, combi[1]が-1
vs_y = np.array([1 if i < num else -1 for i in range(num * 2)])
# 学習
# self.model_list[j].train(vs_x, vs_y)
ImageSize = 28
binary_SVM = SVM(ImageSize**2)
adaboost = AdaBoost(binary_SVM, 10)
adaboost.train(vs_x, vs_y)
self.model_list.append(adaboost)