交通安全教室
これらの各タスクに対して，分類器とテストデータセットを定義することができる．テスト・データセットには，分類器と同じ数の事例が含まれなければならない．分類器は次のように定義される： classifier = ‘kdf_classifier’ n_categorical_cases = 40 分類器は，異なるタイプの交通事例を区別するために学習された分類器である．この分類器は、標準的な分類プロセスの一部として使用されることを意図しており、訓練手順は、すべての交通ケースについて他の分類器を使用して得られた結果と比較できるように設計されるべきである。 分類器の学習に使用する例は、kdf_classifier.pyスクリプトからダウンロードできます。分類器のテストに使用する例は、kdf_classifier.py テストデータからダウンロードできます。 分類器を学習するために、自動車と歩行者の交通を表す簡単な例を学習データセットとして使用することができます。この例を用いて分類器を学習するには、python train.py train_train_example.bmpスクリプトを実行します。学習手順には約5分かかり、比較的時間がかかりますが、結果はkdf_test.pyスクリプトの “Training “セクションにあるレポートで見ることができます。 分類器をテストするために、python test.py test_train_example.bmpスクリプトを実行する必要があります。