基于bp神经网络digits手写数据集识别代码
时间: 2023-09-16 09:11:04 浏览: 44
以下是基于BP神经网络进行digits手写数据集识别的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target
# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建BP神经网络模型
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), activation='relu', solver='adam', max_iter=500)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
该代码使用了scikit-learn库中的MLPClassifier类,该类实现了多层感知器神经网络模型,使用反向传播算法进行训练。首先加载手写数字数据集,然后对数据进行预处理(标准化),划分训练集和测试集。接着创建BP神经网络模型,训练模型并在测试集上进行预测,最后计算准确率。