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项目分析#xff1a;
数据准备#xff1a;使用公开数据集#xff08;如MNIST#xff09;作为训练和测试数据。数据预处理#xff1a;对图像数据进行归一化、展平等操作#xff0c;以便输入到机…使用Python和Scikit-learn库进行机器学习模型训练的项目——手写数字识别。
项目分析
数据准备使用公开数据集如MNIST作为训练和测试数据。数据预处理对图像数据进行归一化、展平等操作以便输入到机器学习模型中。模型选择选择一个适合的机器学习模型如支持向量机SVM、随机森林或神经网络如多层感知机MLP。模型训练使用训练数据对模型进行训练。模型评估使用测试数据对训练好的模型进行评估计算准确率等指标。 首先确保您已经安装了scikit-learn和numpy库。如果没有安装可以通过pip进行安装 pip install scikit-learn numpy 编写代码 import numpy as np from sklearn import datasets, svm, metrics from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neural_network import MLPClassifier # 1. 数据准备 # 加载MNIST数据集 digits datasets.load_digits() # 2. 数据预处理 # 将图像数据展平为一维数组 n_samples len(digits.images) data digits.images.reshape((n_samples, -1)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(data, digits.target, test_size0.5, shuffleFalse) # 数据标准化 scaler StandardScaler() X_train scaler.fit_transform(X_train) X_test scaler.transform(X_test) # 3. 模型选择 # 使用多层感知机MLP作为分类器 mlp MLPClassifier(hidden_layer_sizes(50,), max_iter10, alpha1e-4, solversgd, verbose10, random_state1, learning_rate_init.1) # 4. 模型训练 mlp.fit(X_train, y_train) # 5. 模型评估 # 预测测试集结果 predictions mlp.predict(X_test) # 计算准确率 print(Classification report for classifier %s:\n%s\n % (mlp, metrics.classification_report(y_test, predictions))) print(Confusion matrix:\n%s % metrics.confusion_matrix(y_test, predictions))
