Anora的博客

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier1.RandomForestClassifier（）参数含义n_estimators森林中树木的数量，默认为10criterion衡量分割质量的函数，默认“基尼系数”max_depth树深，整数或无min_samples_split分割内部节点所...

Task:用随机森林训练出一个区分好坏图像的模型，计算accurancy流程：首先做的是cv2.imread()读入图像，读入的是BGR格式，应该是三个M x N的二维矩阵，分别表示各个像素的R、G、B三个颜色分量（见下图的x_test）。接着转化为灰度图像，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像，它是一个M x N的二维矩阵。然后由于手头用的是大小不同的图像，还要在进行统一大小。最后...