fit.py 文件源码

python
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项目:sudokuextract 作者: hbldh 项目源码 文件源码
def _load_sudokuextract_default_classifier():
    file_name = "sudokuextract_classifier.pklz"
    protocol = 2

    file_path = resource_filename('sudokuextract.data', file_name)
    if resource_exists('sudokuextract.data', file_name):
        f = gzip.open(file_path, 'rb')
        classifier_json = pickle.load(f)
        classifier = KNeighborsClassifier(classifier_json.get('n_neighbors'),
                                          classifier_json.get('weights'),
                                          classifier_json.get('metric'),
                                          classifier_json.get('p'))
        classifier.fit(np.array(classifier_json.get('data')),
                       np.array(classifier_json.get('labels')))
        f.close()
    else:
        classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10)
        classifier = fit_combined_classifier(classifier)
        f = gzip.open(file_path, 'wb')
        pickle.dump(classifier.to_json(), f, protocol=protocol)
        f.close()
    return classifier
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