例如：有一个文件夹，里面有一个对象的图片，图片格式是png。我想教分类器（我使用 scikit-learn，Python）来识别这个对象，但我不知道将什么作为一组数据和标签传递给fit方法。
求助，我第二次问这个问题了，最后一个没有人回答。知道如何去做是非常重要的。
确切的问题：
- 如何将带有对象图片的文件夹转换为带有标签的数据集？
- 完成第一点后，如何在代码本身中使用数据集和标签？（根据一本关于ML的书的代码，加载MNIST数据集后，显示为数字，即每个像素都有一个值，但我文件夹里只有图片）
RError.com
对“确切问题”的不准确答案：
1.如何将包含对象图片的文件夹变成带标签的数据集？
变成带标签的数据集意味着给你的图片贴标签。很明显是用手。自己或雇中国人。然后结果发生的事情被馈送到你的神经网络的输入。表示的类型由工具决定，粗略地说 - 由您使用的神经网络决定。至少你显然保守了这个秘密——他们没有告诉我们。如果是这样 - 请参阅文档 - 这就是在这种情况下可以建议的全部内容。通常有例子。总的来说 - 一切都应该看起来很简单。例如，编写一个脚本，该脚本将按顺序浏览带有标记图像的文件夹，将它们读入一个数组并将其（数组）传递给教程的输入。
2. 完成第一步后，如何在代码本身中使用数据集和标签？（根据一本关于ML的书的代码，加载MNIST数据集后，显示为数字，即每个像素都有一个值，但我文件夹里只有图片）
奇怪的是，在阅读了整本“一本关于 ML 的书”之后（顺便问一下，是哪一本？）您不了解如何使用神经网络。你是不是只看了书中的代码，却错过了描述？毕竟，必须首先将图片数字化这一事实甚至在书籍中都没有描述，而是在任何有关图像识别的文章中都有描述。你的 MNIST 在到达神经网络的输入之前经过了这样的处理。好吧，你需要对你的照片做同样的事情。你应该如何看待你的照片：它们是彩色的还是黑白的，相等或不相等，等等。
总的来说，我推荐关于 ML 的书都一样“阅读”。最后一个。