Python FeatureExtract.vector_featureの例

コード例 #1

ファイル: SAEJudge.py プロジェクト: ileodo/msc-thesis

 def __auto_judge(self, feature):
     fv = FeatureExtract.vector_feature(feature)
     if self.__clf is not None:
         target = self.__clf.predict(fv)[0]
         confidence = 100 * max(self.__clf.predict_proba(fv)[0])
     else:
         target = -1
         confidence = 0
     return target, confidence

コード例 #2

ファイル: SAEJudge.py プロジェクト: flytian/saextractor

 def __auto_judge(self, feature):
     fv = FeatureExtract.vector_feature(feature)
     if self.__clf is not None:
         target = self.__clf.predict(fv)[0]
         confidence = 100 * max(self.__clf.predict_proba(fv)[0])
     else:
         target = -1
         confidence = 0
     return target, confidence

コード例 #3

ファイル: SAEJudge.py プロジェクト: ileodo/msc-thesis

    def __relearn_clf(self,feature,decision):
        self.__F.append(FeatureExtract.vector_feature(feature))
        self.__L.append(decision)

        self.__clf = tree.DecisionTreeClassifier(**self.__dtree_param)
        self.__clf.fit(self.__F, self.__L)

コード例 #4

ファイル: SAEJudge.py プロジェクト: flytian/saextractor

    def __relearn_clf(self, feature, decision):
        self.__F.append(FeatureExtract.vector_feature(feature))
        self.__L.append(decision)

        self.__clf = tree.DecisionTreeClassifier(**self.__dtree_param)
        self.__clf.fit(self.__F, self.__L)