机器学习之SKLEARN使用下载MNIST数据集进行分类识别

在Python的Scikit-Learn库中，可以使用`sklearn.datasets`模块来加载MNIST手写数字数据集。MNIST是一个非常常用的数据集，用于训练和测试图像识别系统，包含60,000张28x28像素的手写数字训练图片和另外10,000张测试图片。

以下是使用Sklearn加载MNIST并进行简单分类识别的基本步骤：

1. **导入所需的库**：

   from sklearn import datasets
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   from sklearn.svm import SVC

2. **加载MNIST数据集**：

   mnist = datasets.load_digits()

3. **数据预处理**：
- 分割数据集为特征(X)和目标标签(y)
- 划分训练集和测试集

   X = mnist.data
   y = mnist.target

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
   
   # 对数据标准化，提高某些模型（如SVM）的效果
   scaler = StandardScaler()
   X_train = scaler.fit_transform(X_train)
   X_test = scaler.transform(X_test)

4. **选择分类器**，这里以支持向量机(SVM)为例：

   classifier = SVC(kernel='linear')

5. **拟合训练数据**：

   classifier.fit(X_train, y_train)

6. **评估模型**：

   accuracy = classifier.score(X_test, y_test)
   print(f"Accuracy: {accuracy}")

7. **进行预测**：

   predictions = classifier.predict(X_test)