svm算法实现mnist分类
时间: 2023-05-26 09:01:40 浏览: 219
A:svm算法实现mnist分类的步骤如下:
1. 加载mnist数据集,包括训练集和测试集。
2. 对训练集进行特征提取和预处理,将每个图像转化为一维向量,归一化处理等。
3. 使用svm算法训练模型,选择合适的惩罚参数C和核函数。
4. 使用训练好的svm模型对测试集进行预测,并计算预测精度。
具体实现代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载mnist数据集
digits = datasets.load_digits()
# 获取数据和标签
X = digits.data
y = digits.target
# 将数据划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# svm训练模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
clf.fit(X_train, y_train)
# svm预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
# 打印准确率
print("Accuracy: ", acc)
```
其中,kernel参数可选项有linear、poly、rbf、sigmoid等,C参数用于控制分类间隔的大小和模型的复杂度。