调库用svm对基于标准mnist数据集进行分类实验,并记录实验结果

调库使用SVM对基于标准MNIST数据集进行分类实验，可使用Python的scikit-learn库进行实现。

首先，导入所需的库和数据集。使用scikit-learn中的datasets模块，导入MNIST数据集：

from sklearn import datasets

mnist = datasets.load_digits()

接下来，对数据集进行预处理。将数据集分为训练集和测试集，同时对数据进行归一化处理。在这里，我们选择使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中70%的数据用于训练，30%的数据用于测试：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(mnist.data, mnist.target, test_size=0.3, random_state=0)

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

然后，使用scikit-learn中的svm模块，导入SVM模型，构建并训练分类器：

from sklearn import svm

clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

最后，评估模型的性能并记录实验结果。使用预测的测试集标签与真实的测试集标签进行比较，计算准确率来评估模型的分类性能：

from sklearn import metrics

y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)

print("准确率: %.2f%%" % (accuracy * 100))

通过以上步骤，我们可以使用SVM对基于标准MNIST数据集进行分类实验，并记录实验结果。