digits.target
时间: 2023-12-11 12:07:55 浏览: 29
digits.target 是 scikit-learn 中 digits 数据集的标记(label),它是一组手写数字图片的正确分类结果,每张图片代表一个数字,从 0 到 9。 digits 数据集中每个样本都是一个 8x8 像素的灰度图像,共有 1797 张图片。digits.target 中的每个元素都是一个整数,表示对应图片的正确数字分类。
相关问题
# 创建SVM分类器 classifier = svm.SVC(gamma=0.001) # 加载手写数字数据集 digits = datasets.load_digits() # 训练模型 classifier.fit(digits.data, digits.target)其中的digits如何制作
手写数字数据集(digits)是一个经典的机器学习数据集,它包含了一系列的手写数字图像,这些图像是8x8的灰度图像,每个图像都对应一个0-9之间的数字。这个数据集是由美国国家标准技术研究所(NIST)的人类写数字数据库(Human Written Digit Database)转化而来,是一个非常常用的图像识别数据集。
在Python中,可以使用sklearn库中的datasets模块加载手写数字数据集(digits)。加载手写数字数据集(digits)的代码如下:
```python
from sklearn import datasets
digits = datasets.load_digits()
```
这段代码会返回一个名为digits的数据集对象,可以通过访问该对象的属性来获取图像数据和标签信息,例如:
```python
X = digits.data # 获取图像数据
y = digits.target # 获取标签信息
```
其中,X是一个二维数组,每一行表示一个手写数字图像的像素值;y是一个一维数组,表示每个手写数字图像对应的数字标签。通过这些数据,可以训练一个SVM分类器,用于对手写数字图像进行分类。
另外,为了更好地理解手写数字数据集(digits),可以使用Matplotlib库中的imshow函数将图像可视化,代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(digits.images[0], cmap=plt.cm.gray_r)
plt.show()
```
这段代码会显示手写数字数据集中第一张图像的灰度图像。
images_and_labels = list(zip(digits.images, digits.target)) plt.figure(figsize=(8, 6))
这段代码是将digits数据集中的图像和对应的标签打包成一个列表,并且创建一个图像框架,大小为8x6。其中digits.images是一个包含手写数字图像的3D数组,digits.target是对应的每个图像的数字标签。通过将它们打包在一起,可以方便地对图像和标签进行处理和可视化。plt.figure()函数用于创建一个新的图像框架,参数figsize指定图像框架的大小。