决策树手写数字识别代码

以下是一个简单的决策树手写数字识别代码实现：

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()

# 获取特征和标签
X = digits.data
y = digits.target

# 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)

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test) * 100
print("准确率为：{:.2f}%".format(accuracy))

这个代码使用 `sklearn` 库中的 `DecisionTreeClassifier` 模型来构建决策树分类器，并使用手写数字数据集进行训练和测试。

相关问题

决策树手写体识别用python写

决策树可以用来进行手写体识别，使用Python实现的代码如下：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上测试模型
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出模型准确率
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

通过加载手写数字数据集，我们可以得到手写数字的图像和对应的标签，然后将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们定义了一个决策树分类器，并在训练集上训练模型。最后，在测试集上测试模型，并输出模型准确率。

决策树分类器实现手写数字识别

决策树分类器可以用于实现手写数字识别。下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 在训练集上训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

这段代码使用了scikit-learn库中的`DecisionTreeClassifier`类来创建决策树分类器，并使用手写数字数据集进行训练和测试。首先，我们加载手写数字数据集，并将数据集分为训练集和测试集。然后，我们创建一个决策树分类器，并在训练集上进行训练。最后，我们使用训练好的分类器对测试集进行预测，并计算准确率。