简介

kaggle上发起的一个“Digit Recognizer”手写数字识别竞赛。链接：kaggle手写数字识别竞赛

1.数据介绍

1. 数据文件train.csv和test.csv包含手绘数字的灰度图像，从0到9。
2. 每张图像高28像素，宽28像素，总共784像素。每个像素都有一个与之相关联的像素值，表示该像素的明度或暗度，数字越大表示越暗。这个像素值是0到255之间的整数(包括255)。
3. 训练数据集(train.csv)有785列。第一列称为“label”，是用户绘制的数字。其余的列包含关联图像的像素值。训练集中的每个像素列都有一个类似pixel x的名称，其中x是0到783之间的整数(包括0和783)。为了在图像上定位这个像素，假设我们将x分解为x = i * 28 + j，其中i和j都是0到27之间的整数，包括0和27。然后，pixel x位于一个28 x 28矩阵的第i行和第j列，(索引为0)。
   构成的图片大概这种格式：

4. 测试数据集(test.csv)除了不包含label列外，与训练集相同。
5. 对于测试集中的28000张图像，输出包含ImageId和预测数字的单行。最后作为最后提交的submission。这个方法最终获得了0.97003的评分。

2.代码

库的引入

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import metrics
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import precision_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

导入数据

train = pd.read_csv("train1.csv")
test = pd.read_csv("test1.csv")

数据集可自行下载：数据集下载

数据初探

train.shape
train.head()
test.shape
test.head()
numbers = train['label']
numbers.head(10)
train=train.drop('label', axis=1)
train.head()

fre = numbers.value_counts()
fre.sort_index(inplace=True)
for x, y in enumerate(fre.values):
plt.text(x-0.4, y, "%s" %y)
plt.title("Frequency Histogram of Numbers in Training Data")
plt.xlabel("Number")
plt.ylabel("Frequency")
fre.plot.bar()
plt.show()

绘制部分训练集图片

def draw():
for i in range(36):
plt.subplot(6,6,i+1)
plt.imshow(train.ix[i].values.reshape(28, 28))
plt.show()
draw()

训练

train = train/255
test = test/255
X_train, X_num, y_train, y_num = train_test_split(train, numbers, test_size = 0.2)
mlp = MLPClassifier()
mlp.fit(X_train,y_train)
y_test_predict=mlp.predict(X_num)
print(y_num)
y_test=y_num.values
print(y_test)
print(y_test_predict)

准确率

print(mlp, metrics.classification_report(y_num, y_test_predict))
p = precision_score(y_test,y_test_predict,average=None)
print("accuracy：",p)
print('accurcy :',metrics.accuracy_score(y_num, y_test_predict))

项目提交

test_prediction=mlp.predict(test)
results = pd.Series(test_prediction,name="Label")
image_ids=pd.Series(range(1,28001),name = "ImageId")
My_submission = pd.concat([image_ids,results],axis = 1)
My_submission.to_csv("submission.csv",index=False)
My_submission.head()

最后

以上就是碧蓝百褶裙为你收集整理的机器学习1——手写数字识别简介的全部内容，希望文章能够帮你解决机器学习1——手写数字识别简介所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。