Ошибка метода соответствия DecisionTreeClassifier (scikit learn)

Question

Попытка обучить мой DecisionTreeClassifier с fit методом:

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)

Ошибка получения:

Значение Ошибка: установкаэлемент массива с последовательностью.

Answer 1

Вы будете использовать только первое значение пикселя, если вы выполните следующее.

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

Попробуйте это!

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

Пожалуйста, проверьте размерность данных, которые вы добавляете, чтобы знать, что на самом деле происходит.

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

Answer 2

Спасибо большое, Базинга и 9769953.

Решил мою проблему с заменой

features.append(img)

на

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