Масштабирование перед тренировкой SVM с HOG-функциями? - PullRequest
Новая
       80

Масштабирование перед тренировкой SVM с HOG-функциями?

0 голосов
/ 07 октября 2019

Я новичок в машинном обучении, и я хотел бы обучить SVM с HOG-функциями из изображений.

HOG-Features Я рассчитал следующим образом: 

from skimage import feature

def cal_hog_features(X):
    feat_list = [] 
    for i in range(0, len(X)):
        feat = hog(X[i], orientations=9, 
                   pixels_per_cell=(4,4), 
                   cells_per_block=(2,2), 
                   transform_sqrt=True, 
                   visualize=False)
 feat_list.append(feat)

параметр block_norm по умолчанию 'L2-Hys'.

У меня вопрос, нужно ли мне масштабировать эти функции, например, с помощью StandardScaler, MinMaxScaler ...., перед обучением SVM с этими функциями?

Я очень не уверен, что мне придется дополнительно масштабировать функции, потому что transform_sqrt=True применяет степенное сжатие для нормализации изображения перед обработкой.

Заранее большое спасибо

...