利用SVM构建一个能对手写数字进行识别的分类器。(可以采用sklean中提供的手写字数据集)
时间: 2024-03-20 11:39:59 浏览: 15
好的,这是一个比较经典的机器学习问题。下面是一个简单的SVM分类器实现手写数字识别的代码:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载手写数字数据集
digits = datasets.load_digits()
# 获取特征数据和标签数据
X = digits.data
y = digits.target
# 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)
# 创建SVM分类器
clf = SVC(kernel='linear')
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率:', acc)
```
首先,我们使用sklearn中提供的手写数字数据集,获取特征数据和标签数据。然后,我们将数据集划分为训练集和测试集,用于训练和评估模型。接着,我们创建一个线性核函数的SVM分类器,并使用训练集训练模型。最后,我们使用测试集进行预测,并计算准确率作为模型评估指标。
当然,这只是一个简单的示例代码,你可以根据具体的需求进行调整和改进,比如使用不同的核函数、调整超参数等等。