用sklean实现knn手写数字识别

使用sklearn库实现KNN手写数字识别的步骤如下：

1. 导入所需的库和数据集：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

2. 加载手写数字数据集：

digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

3. 划分训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 创建KNN分类器并进行训练：

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

5. 进行预测：

y_pred = knn.predict(X_test)

6. 评估模型性能：

accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("准确率：", accuracy)

相关问题

如何使用sklearn的knn分类器实现手写数字识别

要使用sklearn的knn分类器实现手写数字识别，首先需要准备好训练集和测试集。训练集包含已知标签的手写数字图像，而测试集包含待识别的手写数字图像。接下来，可以按照以下步骤进行实现：

1. 导入所需的库和模块：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split

2. 加载手写数字数据集：

digits = load_digits()

3. 划分训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)

4. 实例化knn分类器，并进行训练：

knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)

5. 对测试集进行预测：

y_pred = knn.predict(X_test)

完成以上步骤后，你可以使用knn分类器对手写数字进行识别了。

从sklearn调用KNN写一个手写数字识别

可以的，以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=.2, random_state=42)

# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

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

# 输出预测结果
print("预测结果：", y_pred)

以上代码使用sklearn中的KNN算法对手写数字数据集进行分类，将数据集分为训练集和测试集，训练模型后在测试集上进行预测，并输出预测结果。