使用sklearn、numpy等库,实现基于mnist数据集的1、3、5、7五分类问题的完整代码怎么写
时间: 2024-10-10 21:05:39 浏览: 6
在Python中,我们可以使用`sklearn`, `numpy`以及`matplotlib`等库来处理MNIST手写数字数据集,并完成1, 3, 5, 7的分类任务。这里是一个简单的例子,我们将采用Keras的API,因为它是构建深度学习模型的一种便捷方式:
```python
# 导入所需的库
import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten
# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 数据预处理
# 将像素值缩放到0到1之间
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255
# 对标签进行one-hot编码
y_train = to_categorical(np.array([1, 3, 5, 7]), num_classes=4)
y_test = to_categorical(np.array([1, 3, 5, 7]), num_classes=4)
# 分割训练集和验证集
x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义模型
model = Sequential([
Flatten(input_shape=(28, 28)), # 展平输入
Dense(128, activation='relu'), # 全连接层,ReLU激活函数
Dense(64, activation='relu'),
Dense(4, activation='softmax') # 输出层,四个类别对应四个神经元,softmax用于多分类
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))
# 测试模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")
# 相关问题--
1. 这段代码如何处理未包含1, 3, 5, 7的手写字体样本?
2. 模型训练过程中可以调整哪些超参数以提高性能?
3. 如何利用历史记录(history)进一步分析模型的学习过程?