怎么自己写一个对数几率模型并使用mnist数据集训练和测试对其进行测试
时间: 2024-09-23 20:12:33 浏览: 39
在机器学习中,对数几率模型(Logistic Regression)是一种用于二分类问题的线性模型,它基于输入特征计算出每个类别的对数概率,并选择概率最大的类别作为预测结果。以下是使用Python库如scikit-learn在一个简单的例子中,如何编写和训练对数几率模型,并使用MNIST数据集进行训练和测试:
首先,确保已安装了必要的库:
```bash
pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib
```
然后,你可以按照以下步骤操作:
1. 导入库和数据集:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X, y = mnist['data'], mnist['target']
```
2. 数据预处理:将数据归一化到0-1范围内,并分割训练集和测试集:
```python
X /= 255.0
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
3. 创建和训练模型:
```python
model = LogisticRegression(solver='liblinear') # 使用liblinear solver,适合小规模数据
model.fit(X_train, y_train)
```
4. 预测并评估:
```python
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy on test set: {accuracy * 100:.2f}%")
```
在这个过程中,`model.predict()`方法会计算每个样本属于各个类别的对数概率,然后根据softmax函数转化为实际的概率,最后选择概率最高的类别作为预测。