决策树算法的minist识别手写数字

决策树算法可以用于手写数字的识别，其中最经典的案例就是使用决策树算法对MNIST数据集进行分类。MNIST是一个包含手写数字图片的数据集，其中包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。对于每个样本，都是一张28x28像素的灰度图像，每个像素的值在0~255之间。

使用决策树算法对MNIST数据集进行分类，通常需要将28x28的图像转换为一个784维的向量，然后使用这些向量作为输入，训练一个决策树模型。在训练过程中，可以通过交叉验证等方法来调整决策树的参数，以提高分类的准确率。

最终，使用训练好的决策树模型对测试集进行分类，并计算分类准确率，可以评估模型的性能。在MNIST数据集上，使用决策树算法可以达到约85%~90%的分类准确率，这已经比较接近人类的识别能力了。