集成学习手写体识别python

好的，针对手写体识别的集成学习可以采用多种方法。其中比较常用的方法是Bagging和Boosting。

Bagging是一种并行式集成学习方法，常用的算法有随机森林（Random Forest），它能够充分利用各个子模型的预测结果，通过投票机制得到最终的预测结果。

Boosting是一种串行式集成学习方法，常用的算法有Adaboost，它能够动态地调整不同模型的权重，让模型逐步进行学习，提高整体模型的预测能力。

在Python中，可以使用scikit-learn库来实现这些集成学习算法，同时也可以使用Keras和TensorFlow等深度学习框架进行手写体识别的实现。

以下是一个基于随机森林的手写体识别代码示例：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载手写体数字数据集
digits = load_digits()
X, y = digits.data, 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)

# 定义随机森林分类器
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = rf.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", acc)

以上就是一个简单的手写体识别的集成学习实现示例。