【从0开始学AI】用scikit-learn的分类算法实现手写数字的识别
最新回答
辣条的发明妨碍我当淑女
2024-09-27 06:24:11
手写数字识别作为入门问题，其独特性在于每个手写字迹的个体差异，而非印刷体的规则可比。理想的机器学习问题应具备难以用固定规则解决，但数据集丰富和可标记的特性。
观察手写数字图片，每个8x8像素的单元格可以承载识别信息。比如，特定笔画出现的单元格可能对应特定数字。scikit-learn提供的Digits dataset即包含这些8x8像素的数字轨迹数据。
数据集中的图片是以8x8灰度值数组形式存储，这些值反映了笔画的强度。灰度值范围从0（空白）到255（墨色深重）。理解这一点后，我们可以开始加载和可视化数据集，如scikit-learn示例所示。
代码加载了必要的库，如plt和datasets，关键部分包括加载手写数字数据集（load_digits），以及使用plt显示前四个数字及其对应的正确标签。通过可视化，我们可以直观理解像素图的结构，为后续的机器学习奠定基础。
接下来，我们将面临的问题是如何利用这些像素数据进行分类，即找到一个函数y = f(x)，其中x是像素图，y是对应的数字。在手写数字识别中，这涉及将像素图分类到10个类别，即0到9，这正是分类算法（Classification）的应用。
然而，8x8数组并非标准输入格式，需要将其转换为一行n的属性列。scikit-learn示例中，通过flatten函数将像素图压扁成64个特征，以便算法处理。
后续代码展示了数据预处理、分类器（如SVM）的选择与训练，以及测试集上的预测。重要的是，分析预测结果与实际标签的差异，以衡量模型性能，例如使用classification_report进行更详细的评估。
手写数字识别仅是机器学习旅程的开始，你可以尝试不同的分类算法和参数调整。理解precision和recall等指标，将有助于不断优化模型。
热门标签
