决策树实现手写体识别的代码sklean

以下是使用 scikit-learn 库的代码示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载手写数字数据集
digits = datasets.load_digits()

# 获取数据和标签
X = digits.data
y = digits.target

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

这个示例使用了 scikit-learn 库中的 `DecisionTreeClassifier` 类来实现决策树模型，同时使用了手写数字数据集进行训练和测试。

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决策树实现手写体识别的代码

以下是一个基于Python的决策树实现手写体识别的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
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)

# 构建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=5)

# 训练决策树分类器
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库来实现决策树分类器。首先加载手写体数据集，然后划分训练集和测试集。接着通过构建决策树分类器并训练，预测测试集结果并计算准确率。

使用决策树实现手写体识别的代码

以下是使用决策树算法实现手写体识别的Python代码，使用的是sklearn库中的决策树分类器：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载手写数字数据集
digits = datasets.load_digits()

# 获取特征和标签
X = digits.data
y = 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)

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 输出准确率
print("Accuracy:", accuracy)

在上面的代码中，我们首先加载了手写数字数据集，然后获取特征和标签。接着，我们使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占比为20%。然后，我们创建了一个决策树分类器，并使用训练集训练模型。最后，我们对测试集进行预测，并计算准确率。

需要注意的是，在实际应用中，我们可能需要对模型进行调参，以达到更好的性能。比如，可以调整决策树的深度、叶节点最小样本数等参数。