贝叶斯手写体识别python

贝叶斯分类器也可以用来进行手写体识别，使用Python实现的代码如下：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载手写数字数据集
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=0.2, random_state=42)

# 定义高斯朴素贝叶斯分类器
clf = GaussianNB()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上测试模型
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出模型准确率
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

和决策树分类器类似，我们首先加载手写数字数据集，并将数据集划分为训练集和测试集。然后，我们定义了一个高斯朴素贝叶斯分类器，并在训练集上训练模型。最后，在测试集上测试模型，并输出模型准确率。