本文整理汇总了Python中evaluator.Evaluator.results["classifier"]方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python Evaluator.results["classifier"]方法的具体用法？Python Evaluator.results["classifier"]怎么用？Python Evaluator.results["classifier"]使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类evaluator.Evaluator的用法示例。
在下文中一共展示了Evaluator.results["classifier"]方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: evaluate_classifier
# 需要导入模块: from evaluator import Evaluator [as 别名]
# 或者: from evaluator.Evaluator import results["classifier"] [as 别名]
def evaluate_classifier(clf_wrapper,
params,
train_images_codelabels, train_labels,
test_images_codelabels, test_labels):
print "==\nevaluate_classifier (test size: {})\n{}".format(len(test_labels), clf_wrapper)
print "training classifier {}".format(clf_wrapper.clf)
start_time = time.time()
clf_wrapper.fit(X=train_images_codelabels, labels=train_labels)
et = (time.time() - start_time) * 1000.0
print "finished training classifier - took {}ms".format(et)
# evaluate
print "proceeding to evaluate classifier on test set {}".format(len(test_labels))
encoded_test_labels = clf_wrapper.label_encoder.transform(test_labels)
evaluator = Evaluator(
clf=clf_wrapper.clf,
label_encoder=clf_wrapper.label_encoder,
params=params,
output_filepath="../results/evaluation_results_{}.json".format(clf_wrapper)
)
evaluator.results["classifier"] = "{}".format(clf_wrapper.clf)
evaluator.results["classifier_training_time"] = "{}".format(et)
evaluation_results = evaluator.evaluate(X=test_images_codelabels, y=encoded_test_labels)
print evaluation_results开发者ID:joshnewnham，项目名称:udacity_machine_learning_engineer_nanodegree_capstone，代码行数:31，代码来源:model_tuning.py