基于scikit-learn软件包,对mnist数据集合进行分类,并可视化。至少要尝试5中不同的
时间: 2023-12-03 07:00:44 浏览: 51
在使用scikit-learn软件包对mnist数据集进行分类之前,我们首先需要导入相关的库和数据集。
```python
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入mnist数据集
X, y = fetch_openml('mnist_784', version=1, return_X_y=True)
```
接下来,我们将数据集分为训练集和测试集,其中80%的数据用于训练模型,20%的数据用于评估模型的准确性。
```python
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
```
接下来,我们使用不同的分类器对mnist数据集进行分类,并对结果进行可视化。
1. K近邻算法(K-Nearest Neighbors):
```python
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("K近邻算法准确率:", accuracy)
```
2. 决策树算法(Decision Tree):
```python
tree = DecisionTreeClassifier()
tree.fit(X_train, y_train)
accuracy = tree.score(X_test, y_test)
print("决策树算法准确率:", accuracy)
```
3. 支持向量机算法(Support Vector Machine):
```python
svm = SVC()
svm.fit(X_train, y_train)
accuracy = svm.score(X_test, y_test)
print("支持向量机算法准确率:", accuracy)
```
4. 朴素贝叶斯算法(Naive Bayes):
```python
nb = GaussianNB()
nb.fit(X_train, y_train)
accuracy = nb.score(X_test, y_test)
print("朴素贝叶斯算法准确率:", accuracy)
```
5. 逻辑回归算法(Logistic Regression):
```python
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
accuracy = lr.score(X_test, y_test)
print("逻辑回归算法准确率:", accuracy)
```
最后,我们可以使用Matplotlib库将测试集中的一些样本可视化,以便更直观地观察分类结果。
```python
# 随机选择测试集中的一些样本进行可视化
random_indices = np.random.choice(range(len(X_test)), size=36, replace=False)
selected_images = X_test[random_indices]
selected_labels = y_test[random_indices]
# 创建子图,并在每个子图上显示样本的图像和标签
n_rows = 6
n_cols = 6
fig, axes = plt.subplots(n_rows, n_cols, figsize=(10, 10))
for i, ax in enumerate(axes.flatten()):
image = selected_images[i].reshape(28, 28)
ax.imshow(image, cmap='gray')
ax.axis('off')
ax.set_title(f"Label: {selected_labels[i]}")
plt.tight_layout()
plt.show()
```
以上就是基于scikit-learn软件包对mnist数据集进行分类,并可视化的过程,其中尝试了K近邻算法、决策树算法、支持向量机算法、朴素贝叶斯算法和逻辑回归算法。
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