使用SVM对手写体数字图片分类
时间: 2024-04-07 11:28:28 浏览: 21
好的,这是一个关于机器学习的问题。对于手写数字图片的分类任务,我们可以使用支持向量机(SVM)算法进行处理。SVM是一种二分类模型,它的目标是找到一个最优的超平面,能够将不同类别的数据点分开。
在手写数字分类问题中,我们可以将每个数字的图片转换成一个固定大小的向量,然后使用这些向量作为SVM的输入。通常,我们还会对这些向量进行标准化处理,以便让它们在相同的尺度上进行比较。
在训练SVM模型时,我们需要准备一些已知标签的样本数据,并使用这些数据来训练模型。训练后,我们可以使用另外一组数据来测试模型的性能,并计算模型的准确率、召回率等指标来评估模型的性能。
总之,使用SVM对手写数字图片进行分类的步骤如下:
1. 将每个数字的图片转换成一个固定大小的向量
2. 对这些向量进行标准化处理
3. 准备已知标签的样本数据,并使用这些数据来训练SVM模型
4. 使用另外一组数据来测试模型的性能,并计算模型的评价指标
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使用SVM对手写体数字图片分类python代码实现
以下是一个基于 SVM 的手写数字图片分类的 Python 代码实现:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 导入手写数字数据集
digits = datasets.load_digits()
# 获取数据和标签
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=0.3)
# 训练 SVM 模型
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算分类准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在这个实现中,我们首先使用 `sklearn` 库中的 `load_digits` 函数加载手写数字数据集。然后,我们将数据集划分为训练集和测试集,并使用 SVM 模型进行训练。最后,我们使用训练好的模型对测试集进行预测,并计算分类准确率。
需要注意的是,在实际应用中,我们还需要对数据进行预处理、特征工程等操作,以提高模型的预测能力。此外,在 SVM 模型的训练中,还需要选择合适的核函数和超参数,以达到更好的分类效果。
使用SVM对手写体数字图片分类 实验目的: 会用Python创建多分类SVM模型; 使用多分类SVM模型对手写体数字图片分类; 会对分类结果进行评价。 实验内容: 使用sklearn.svm类对手写体数字图片进行分类 训练数据:digits_training.csv 测试数据:digits_testing.csv 第1列是类别,其他列是特征属性。 先对1类和2类的数据进行计算,得到1类和2类的分割超平面,然后对2类和3类的数据进行计算,以此类推,直到两两类别分别完成计算。 在用模型做预测时,对两两类别之间的分割超平面分别进行匹配,统计有多少次判别将其华分类1类,多少次判别为2类…,判定所属类别次数最多的就是最后预测的类别。 载入训练数据、分出特征属性和类别,对特征属性标准化,显示读入数据的行数 xTrain = trainData[:,1:NTrain] yTrain = trainData[:,0] 标准化函数 def normalizeData(X): return (X - X.mean())/X.max() 训练多分类SVM模型 model = svm.SVC(decision_function_shape='ovo') 保存训练模型名字为“svm_classifier_model1.m” 载入测试数据,分出特征属性和类别,对特征属性标准化,显示读入数据的行数 使用模型对测试集进行预测,显示预测错误数据的数目、预测数据的准确率和模型内建正确率 具体代码
好的,以下是使用SVM对手写体数字图片分类的Python代码:
```
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 载入训练数据
trainData = np.loadtxt('digits_training.csv', delimiter=',')
# 载入测试数据
testData = np.loadtxt('digits_testing.csv', delimiter=',')
# 分出特征属性和类别
NTrain = trainData.shape[1]
xTrain = trainData[:, 1:NTrain]
yTrain = trainData[:, 0]
NTest = testData.shape[1]
xTest = testData[:, 1:NTest]
yTest = testData[:, 0]
# 标准化函数
scaler = StandardScaler()
xTrain = scaler.fit_transform(xTrain)
xTest = scaler.transform(xTest)
# 训练多分类SVM模型
model = svm.SVC(decision_function_shape='ovo')
model.fit(xTrain, yTrain)
# 保存训练模型
from joblib import dump
dump(model, 'svm_classifier_model1.joblib')
# 使用模型对测试集进行预测
yPred = model.predict(xTest)
# 显示预测错误数据的数目、预测数据的准确率和模型内建正确率
accuracy = accuracy_score(yTest, yPred)
print('预测错误数据的数目:', (yTest != yPred).sum())
print('预测数据的准确率:', accuracy)
print('模型内建正确率:', model.score(xTest, yTest))
```
需要注意的是,以上代码需要先安装Scikit-learn和joblib库。其中,joblib库用于保存SVM模型。