集成学习实现手写体识别的代码

好的，这是一个使用集成学习实现手写体识别的Python代码，其中包含了多个不同的模型和集成方法：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, VotingClassifier, BaggingClassifier, AdaBoostClassifier

# 加载手写体数字数据集
digits = load_digits()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义多个不同的模型
models = [('dt', DecisionTreeClassifier(max_depth=10)),
          ('svm', SVC(kernel='rbf', C=10, gamma=0.1, probability=True)),
          ('rf', RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10))]

# 定义多种集成方法
ensembles = [('voting', VotingClassifier(models, voting='hard')),
             ('bagging', BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=10), n_estimators=100)),
             ('adaboost', AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=10), n_estimators=100, learning_rate=0.1))]

# 依次训练和测试每个集成模型
for name, ensemble in ensembles:
    ensemble.fit(X_train, y_train)
    y_pred = ensemble.predict(X_test)
    acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
    print(f'{name} accuracy: {acc:.2f}')

在这个代码中，我们首先使用`load_digits`函数加载手写体数字数据集，然后使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们定义了三个不同的模型，分别是决策树、支持向量机和随机森林，并将它们存储在一个列表中。然后，我们又定义了三种集成方法，分别是投票集成、Bagging和AdaBoost，并将它们存储在另一个列表中。最后，我们使用一个循环依次训练和测试每个集成模型，并输出它们的准确率。

这个代码可以作为集成学习的一个入门示例，你可以根据自己的需求和数据集选择不同的模型和集成方法来进行实验。