test_pipeline.py 文件源码

python
阅读 28 收藏 0 点赞 0 评论 0

项目:image_analysis 作者: CoDaS-Lab 项目源码 文件源码
def test_model_tranining(self):
        # test by running svm on digits
        digits = datasets.load_digits()
        images_and_labels = list(zip(digits.images, digits.target))
        n_samples = len(digits.images)
        data = digits.images.reshape((n_samples, -1))

        svm = SVM()
        pipe = Pipeline(models={'SVM': svm})
        pipe.train(data[:n_samples // 2], digits.target[:n_samples // 2])

        assert svm.classifier is not None

        expected = digits.target[n_samples // 2:]
        predicted = pipe.predict(data[n_samples // 2:])
        assert predicted['SVM'] is not None
评论列表
文章目录


问题


面经


文章

微信
公众号

扫码关注公众号