Python手写数字逻辑回归

在Python中，手写数字识别通常会使用机器学习库如scikit-learn（sklearn），特别是逻辑回归作为基础模型来进行分类任务。逻辑回归通常用于线性分类，但对于非线性问题，我们可以对数据进行一些预处理，比如特征缩放、多项式特征转换等，然后应用到手写数字数据上。

下面是一个简单的步骤概述：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

2. 加载MNIST数据集（包含手写数字）：

digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

3. 数据预处理：

# 对输入数据进行归一化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = 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_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 实例化并训练逻辑回归模型：

model = LogisticRegression(multi_class='ovr')  # 使用one-vs-rest策略处理多类别问题
model.fit(X_train, y_train)

5. 预测和评估：

y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

请注意，逻辑回归对于手写数字识别这类复杂的问题可能不是最佳选择，因为它的假设（数据近似线性可分）与实际的图像数据可能不符。更好的选择可能是支持向量机（SVM）或深度学习模型（如卷积神经网络）。不过，这个例子展示了如何在Python中使用逻辑回归的基本流程。