具有图像增强功能的XGB分类器

时间:2019-11-05 03:17:15

标签: xgboost multilabel-classification multiclass-classification

我正在尝试将xgboost分类器用于多标签和多类图像分类任务,每个标签最多包含5个不同的标签。我想在应用XGBClassifier之前进行图像增强。但是,当我应用fit_generator时,似乎得到了AttributeAttribute:XGBClassifier对象没有属性'fit_generator'。 有什么方法可以将xgboost与扩增一起应用吗? 到目前为止,这是我所做的,很遗憾,它不起作用。

import keras
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from xgboost.sklearn import XGBClassifier

train_idx, val_idx = train_test_split(mask_df.index,test_size=0.2,random_state=32)

train_datagen=ImageDataGenerator(zoom_range=0.1,fill_mode='constant',
                          rotation_range=10,height_shift_range=0.1,
                          width_shift_range=0.1,horizontal_flip=True,
                          vertical_flip=True,rescale=1/255.)

train_generator=train_datagen.flow_from_dataframe(
            dataframe=mask_df.loc[train_idx],
            directory="home/DATA/train_images/",
            x_col="ImageId",y_col=columns,
            color_mode='grayscale',
            batch_size=32,seed=42,
            shuffle=True,
            class_mode="other",
            target_size=(100,100)) 

model = XGBClassifier()
h=model.fit_generator(generator=train_generator,steps_per_epoch=20,validation_data=validation_generator,validation_steps=20,epochs=5)

最后一条命令给我一个错误。如何使用xgboost分类器进行图像增强?

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