python逻辑回归模型手写数字识别

以下是使用Python逻辑回归模型进行手写数字识别的步骤：

1. 数据准备：从MNIST数据集中获取手写数字的图像数据和标签数据。

2. 数据预处理：将图像数据转换为向量，并进行归一化处理。

3. 模型训练：使用逻辑回归模型对数据进行训练，并得到模型参数。

4. 模型预测：使用训练好的模型对新的手写数字图像进行预测，并输出预测结果。

下面是一个简单的Python代码示例，用于演示如何使用逻辑回归模型进行手写数字识别：

import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 获取MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist["data"], mnist["target"]

# 将图像数据转换为向量，并进行归一化处理
X = X / 255.0

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs', max_iter=1000)
lr.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = lr.predict(X_test)
# 输出预测结果
print("Predicted labels:", y_pred[:10])
print("True labels:     ", y_test[:10])

# 计算模型准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print("Accuracy:", accuracy)