python - DecisionTreeClassifier拟合方法错误(scikit learn)

Question

尝试使用 fit 方法训练我的 DecisionTreeClassifier:

from sklearn import tree
import skimage

features = []
labels = []

for i in range(5):
    img = skimage.io.imread("circle" + str(i+1) + ".jpg")
    img = skimage.img_as_float(img)
    features.append(img)
    labels.append(0)

    img = skimage.io.imread("square" + str(i+1) + ".jpg")
    img = skimage.img_as_float(img)
    features.append(img)
    labels.append(1)

clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(features, labels)

接收错误:

ValueError: setting an array element with a sequence.

Answer 1

如果执行以下操作，您将仅使用第一个像素值。

features.append(img[0][0])

试试这个!

import numpy as np
features.append(np.array(img).flatten())

请检查您附加的数据的维度，以了解实际发生的情况。

print(np.array(img).flatten().shape)