量化投資學習筆記36——《Python機器學習應用》課程筆記09

手寫識別實例,用神經網絡實現。
手寫識別是一個多分類任務,共有10個分類,即0-9。
圖像識別是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對象的技術。一般經歷文字識別,數字圖像處理與識別和物體識別。
用DBRHD數據集,在這里下載: //archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pendigits/
折騰了半天,程序是運行成功了,但結果不對。另找了一篇文章,用sklearn自帶數據集digits。
https://blog.csdn.net/mcyjacky/article/details/85226752

# coding:utf-8
# 神經網絡實現手寫識別


from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
import matplotlib.pyplot as plt


if __name__ == "__main__":
    # 加載數據
    digits = load_digits()
    x_data = digits.data
    y_data = digits.target
    print(x_data.shape)
    print(y_data.shape)
    
    # 劃分訓練測試集
    x_train, x_test, y_train, y_test =  train_test_split(x_data, y_data)
    # 訓練
    mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes = (100, 50), max_iter = 500)
    mlp.fit(x_train, y_train)
    # 準確率評估
    predictions = mlp.predict(x_test)
    print(classification_report(y_test, predictions))

準確率蠻高。細節還不明白,先會用吧。

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posted @ 2020-03-05 17:14  自由民  閱讀(...)  評論(...編輯  收藏