加载手写数字识别数据集,通过 scikit-learn 中 datasets 模块加载数据集。可视 化前 10 个数字。将数据集分为训练集与测试集两部分,训练集比测试集等于 8:2。使用朴素贝 叶斯算法对手写数字识别数据集进行识别。打印出模型在训练集与测试集上的 准确率。思考如何提升模型性能,并实验论证。
时间: 2023-06-17 15:02:18 浏览: 49
好的,我来为您解答。
首先,我们可以通过以下代码加载手写数字识别数据集并可视化前 10 个数字:
```python
from sklearn.datasets import load_digits
import matplotlib.pyplot as plt
digits = load_digits()
fig, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(10, 5))
for ax, img in zip(axes.flatten(), digits.images[:10]):
ax.imshow(img, cmap='gray')
plt.show()
```
接下来,我们将数据集分为训练集与测试集两部分,训练集比测试集等于 8:2。我们可以使用 train_test_split 函数来实现:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)
```
然后,我们可以使用朴素贝叶斯算法对手写数字识别数据集进行识别。我们可以使用 GaussianNB 类来实现:
```python
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
model = GaussianNB()
model.fit(X_train, y_train)
```
最后,我们可以打印出模型在训练集与测试集上的准确率:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_train_pred = model.predict(X_train)
train_accuracy = accuracy_score(y_train, y_train_pred)
print("训练集准确率:", train_accuracy)
y_test_pred = model.predict(X_test)
test_accuracy = accuracy_score(y_test, y_test_pred)
print("测试集准确率:", test_accuracy)
```
接下来,我们思考如何提升模型性能,并实验论证。以下是几种可以尝试的方法:
- 特征选择:可以通过选择更重要的特征来提高模型性能。我们可以使用特征选择算法来选择最佳特征,例如方差阈值或相关性阈值。
- 调整模型参数:可以通过调整模型参数来提高模型性能。例如,在朴素贝叶斯算法中,我们可以尝试不同的先验分布或调整正则化参数。
- 使用其他分类算法:可以尝试使用其他分类算法,例如支持向量机、决策树或随机森林。不同的算法可能对数据集的特征有不同的适应性。
下面是一个例子,我们使用特征选择算法选择最佳特征,并使用决策树算法进行分类:
```python
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 特征选择
selector = VarianceThreshold()
X_train_selected = selector.fit_transform(X_train)
X_test_selected = selector.transform(X_test)
# 分类
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train_selected, y_train)
# 准确率
y_train_pred = model.predict(X_train_selected)
train_accuracy = accuracy_score(y_train, y_train_pred)
print("训练集准确率:", train_accuracy)
y_test_pred = model.predict(X_test_selected)
test_accuracy = accuracy_score(y_test, y_test_pred)
print("测试集准确率:", test_accuracy)
```
尝试不同的方法可以帮助我们找到最佳的模型,从而提高分类准确率。