集成学习实现手写体识别的代码

好的，以下是一个简单的手写体识别的集成学习代码，可以参考：

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载手写体数字数据集
from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()

# 分割数据集
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(digits.data,digits.target,test_size=0.3,random_state=42)

# 定义分类器
clf1 = DecisionTreeClassifier(max_depth=4)
clf2 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=7)
clf3 = LogisticRegression(random_state=42)

# 定义投票分类器
eclf = VotingClassifier(estimators=[('dt', clf1), ('knn', clf2), ('lr', clf3)], voting='hard')

# 训练模型
eclf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = eclf.predict(X_test)

# 输出准确率
print("Accuracy: ",eclf.score(X_test, y_test))

在这个代码中，我们使用了三个不同的分类器（决策树、KNN和逻辑回归）来构建一个投票分类器。最后，我们使用训练集训练了整个模型，并使用测试集进行了预测。最终输出了模型的准确率。

当然，这只是一个简单的示例。在实际应用中，你可能需要使用更多的分类器或者采用不同的集成方法，来提高模型的准确率。