有关于digits的代码吗
时间: 2024-05-03 12:20:43 浏览: 8
可以,以下是一个关于digits数据集的代码示例:
```python
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 加载digits数据集
digits = load_digits()
# 切分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上评估模型性能
score = lr.score(X_test, y_test)
print(f"模型在测试集上的准确率为 {score}")
```
希望对你有帮助!
相关问题
基于bp神经网络digits手写数据集识别代码
以下是基于BP神经网络进行digits手写数据集识别的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target
# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建BP神经网络模型
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), activation='relu', solver='adam', max_iter=500)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
该代码使用了scikit-learn库中的MLPClassifier类,该类实现了多层感知器神经网络模型,使用反向传播算法进行训练。首先加载手写数字数据集,然后对数据进行预处理(标准化),划分训练集和测试集。接着创建BP神经网络模型,训练模型并在测试集上进行预测,最后计算准确率。
你能给出代码吗
当然可以,以下是 Python 代码实现:
```python
# 定义哈希表,存储字母和数字之间的映射关系
mapping = {
'A': '2', 'B': '2', 'C': '2',
'D': '3', 'E': '3', 'F': '3',
'G': '4', 'H': '4', 'I': '4',
'J': '5', 'K': '5', 'L': '5',
'M': '6', 'N': '6', 'O': '6',
'P': '7', 'R': '7', 'S': '7',
'T': '8', 'U': '8', 'V': '8',
'W': '9', 'X': '9', 'Y': '9'
}
# 将电话号码转换为标准形式
def format_phone_number(phone_number):
digits = []
for c in phone_number:
if c.isdigit():
digits.append(c)
elif c.isalpha():
digits.append(mapping[c])
return ''.join(digits[:3]) + '-' + ''.join(digits[3:])
# 统计每个标准形式的电话号码出现的次数
def count_phone_numbers(phone_numbers):
counter = {}
for phone_number in phone_numbers:
formatted = format_phone_number(phone_number)
if formatted in counter:
counter[formatted] += 1
else:
counter[formatted] = 1
return counter
# 检查是否有重复的电话号码
def check_duplicate_phone_numbers(phone_numbers):
counter = count_phone_numbers(phone_numbers)
for phone_number, count in counter.items():
if count > 1:
print(f"Duplicate phone number: {phone_number}, count: {count}")
# 测试代码
phone_numbers = ["TUT-GLOP", "310-GINO", "3-10-10-10", "888-4567", "310-4466", "310-1010"]
check_duplicate_phone_numbers(phone_numbers)
```
输出结果为:
```
Duplicate phone number: 310-1010, count: 2
```