用决策树对minist数据集进行识别python代码

以下是使用决策树对MNIST数据集进行识别的Python代码：

from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 获取MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist["data"], mnist["target"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练决策树模型
tree_clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
tree_clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型
y_pred = tree_clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

注意，这段代码使用的是sklearn库内置的MNIST数据集。如果你使用的是其他来源的MNIST数据集，可能需要对数据进行一些预处理。

相关问题

svm识别minist数据集python代码

以下是使用 SVM 对 MNIST 数据集进行分类的 Python 代码示例：

import numpy as np
from sklearn import datasets, svm
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载 MNIST 数据集
digits = datasets.load_digits()

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建 SVM 分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, gamma='scale')

# 训练 SVM 分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算模型准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)

print("Accuracy:", accuracy)

在这段代码中，我们首先导入必要的库，然后加载 MNIST 数据集并将其分割为训练集和测试集。接下来，我们创建一个 SVM 分类器，并使用训练集训练它。然后，我们在测试集上进行预测，并计算模型的准确率。最后，我们将准确率打印出来。

加载本地已下载的MINIST数据集的python代码

假设你已经从网络上下载了MNIST数据集，并将其保存到了本地文件夹中。那么，你可以使用以下Python代码将数据集加载到你的程序中：

import numpy as np
import gzip

def load_data():
    # 读取训练集图像数据
    with gzip.open('train-images-idx3-ubyte.gz', 'rb') as f:
        train_images = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16).reshape(-1, 28 * 28)
    # 读取训练集标签数据
    with gzip.open('train-labels-idx1-ubyte.gz', 'rb') as f:
        train_labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8)
    # 读取测试集图像数据
    with gzip.open('t10k-images-idx3-ubyte.gz', 'rb') as f:
        test_images = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16).reshape(-1, 28 * 28)
    # 读取测试集标签数据
    with gzip.open('t10k-labels-idx1-ubyte.gz', 'rb') as f:
        test_labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8)
    return (train_images, train_labels), (test_images, test_labels)

这个函数使用numpy和gzip库来读取和解压缩数据集文件，并将图像数据和标签数据分别存储在NumPy数组中。你可以在代码中修改文件名和路径，以适应你的本地文件夹结构。