python进行Digits数据进行KNN分类和逻辑回归代码

当使用Python进行Digits数据的KNN分类和逻辑回归时，你可以按照以下步骤操作：

1. 加载Digits数据集：

from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()

2. 数据预处理：将数据集分为训练集和测试集，并将数据进行标准化处理。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

3. 进行KNN分类：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
print("KNN分类器的准确率：{:.2f}%".format(knn.score(X_test, y_test)*100))

4. 进行逻辑回归：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train, y_train)
print("逻辑回归分类器的准确率：{:.2f}%".format(logreg.score(X_test, y_test)*100))

通过这些步骤，你就可以对Digits数据集进行KNN分类和逻辑回归了。