集成学习实现手写体识别代码

以下是一个基于Python的集成学习实现手写体识别的代码示例，使用的是随机森林方法：

import numpy as np
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=0.3, random_state=42)

# 构建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42)

# 训练随机森林分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算测试集准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 输出准确率
print("Accuracy:", accuracy)

代码中使用了Python的sklearn库来实现随机森林分类器。首先加载手写体数据集，然后划分训练集和测试集。接着通过构建随机森林分类器并训练，预测测试集结果并计算准确率。