基于机器学习的python代码
时间: 2023-12-29 13:02:33 浏览: 32
这里提供一个简单的基于机器学习的Python代码示例,用于分类手写数字图片:
```python
# 导入所需的库
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
```
此代码使用scikit-learn库中的手写数字数据集,将其分割为训练集和测试集,并使用KNN分类器进行训练和预测。最后计算准确率并输出。
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