Как обучить SVM-модель train_generator shuffle=True ⇐ Python

[Гость]

Когда train_generator shuffle=True, softmax_output и train_labels_list не совпадают

Как сделать так, чтобы метки соответствовали

train_labels_list = [] train_generator_labels = train_generator.labels для image_path добавьте метку в train_generator_labels.items(): train_labels_list.append((метка)) softmax_output = model.predict(train_generator) svm_model = SVC (ядро = 'rbf', гамма = 0,5, C = 0,1) svm_history = svm_model.fit(softmax_output, train_labels_list) потому что мой файл меток такой, поэтому я добавляю метку в цикл for.

print(train_generator_labels) {'C:/train/image/0301(45)_4.jpg': 4, 'C:/train/image/0411(R13).jpg': 3, 'C:/train/image/20220203-48(1).jpg': 0, ...... редактировать: Я прочитал документ, вижу X_train,y_train. но мой раздел набора данных такой
df = pd.read_csv("C:/training_data.csv") поезд, проверка, тест = np.split(df.sample(frac=1), [int(.7*len(df)), int(.85*len(df))]) поезд = train.reset_index(drop=True) проверка = validation.reset_index(drop=True) тест = test.reset_index(drop=True) раздел = дикт() раздел['поезд'] = список(train.image_id.values) раздел ['валидация'] = список (валидация.image_id.values) раздел ['test'] = список (test.image_id.values) метки = dict(zip(список(df.image_id), список(df.label)))