基于测试集、训练集两个CSV文件,文件中仅有相应图片与对应识别文字 ,利用数据挖掘机器学习的相关方法进行手写体识别并给出每步的python代码和解释并给出结果展示(包括结果图)
时间: 2024-03-20 21:38:49 浏览: 30
这是一个比较复杂的问题,需要进行许多步骤才能实现。以下是一些步骤和相关的Python代码:
1. 导入必要的库
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score
```
2. 加载数据集并分割为训练集和测试集
```python
train_df = pd.read_csv('train.csv')
test_df = pd.read_csv('test.csv')
X_train = train_df.iloc[:, 1:].values
y_train = train_df.iloc[:, 0].values
X_test = test_df.iloc[:, 1:].values
y_test = test_df.iloc[:, 0].values
# 将训练集分割为训练集和验证集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.15, random_state=0)
```
3. 特征缩放和主成分分析(PCA)
```python
# 特征缩放
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_val = sc.transform(X_val)
X_test = sc.transform(X_test)
# 主成分分析
pca = PCA(n_components=None)
X_train = pca.fit_transform(X_train)
X_val = pca.transform(X_val)
X_test = pca.transform(X_test)
explained_variance = pca.explained_variance_ratio_
```
4. 训练支持向量机(SVM)模型并进行预测
```python
# 训练SVM模型
classifier = SVC(kernel='rbf', random_state=0)
classifier.fit(X_train, y_train)
# 预测验证集结果
y_pred_val = classifier.predict(X_val)
# 在测试集上进行预测
y_pred_test = classifier.predict(X_test)
```
5. 评估模型性能
```python
# 计算混淆矩阵和准确率
cm = confusion_matrix(y_val, y_pred_val)
accuracy = accuracy_score(y_val, y_pred_val)
# 输出混淆矩阵和准确率
print("Confusion matrix:\n", cm)
print("Accuracy:", accuracy)
# 绘制混淆矩阵的热力图
plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
plt.colorbar()
plt.xticks(np.arange(10))
plt.yticks(np.arange(10))
plt.xlabel('Predicted label')
plt.ylabel('True label')
plt.title('Confusion matrix')
plt.show()
```
6. 展示预测结果图
```python
# 展示前10张测试图像及其预测标签
plt.figure(figsize=(8, 8))
for i in range(10):
plt.subplot(5, 5, i+1)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.grid(False)
plt.imshow(X_test[i].reshape(28, 28), cmap=plt.cm.binary)
plt.xlabel("Predicted: " + str(y_pred_test[i]))
plt.show()
```
以上是利用数据挖掘机器学习方法进行手写体识别的大致步骤和Python代码。请注意,这只是一个简单的示例,实际上可能需要对参数进行调整和优化,以获得更好的性能和准确性。