使用支持向量机分类处理器处理Scikit-learn内部集成的手写体数字图片数据集

手写体数据读取

from sklearn.datasets import load_digits #从通过数据加载器获得手写体数字的数码图像数据并储存在digits变量中 digits = load_digits() #检视数据规模和特征维度 digits.data.shape

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手写体数据分割代码样例

from sklearn.model_selection import train_test_split #随机选取75%的数据作为训练样本；其余25%的数据作为测试样本 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size = 0.25, random_state = 33) #检视训练数据规模 y_train.shape

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#检视测试数据规模 y_test.shape

(450,)

使用支持向量机（分类）对手写体数字图像进行识别

from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import LinearSVC #仍然需要对训练和测试的特征数据进行标准化 ss = StandardScaler() x_train = ss.fit_transform(x_train) x_test = ss.transform(x_test) #初始化线性假设的支持向量机分类器LinearSVC lsvc = LinearSVC() #进行模型训练 lsvc.fit(x_train,y_train)

LinearSVC(C=1.0, class_weight=None, dual=True, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, loss=‘squared_hinge’, max_iter=1000, multi_class=‘ovr’, penalty=‘l2’, random_state=None, tol=0.0001, verbose=0)

#利用训练好的模型对测试样本的数字类别进行预测，预测结果储存在变量y_predict中 y_predict = lsvc.predict(x_test)

使用支持向量机（分类）对手写体数字图像识别能力的评估

#使用模型自带的评估函数进行准确性测评 print('The Accuracy of Linear SVC is', lsvc.score(x_test, y_test))

The Accuracy of Linear SVC is 0.9533333333333334

from sklearn.metrics import classification_report #依然使用sklearn.metrics里面的classification_report模块对预测结果做更详细的分析 print(classification_report(y_test, y_predict, target_names = digits.target_names.astype(str)))