解析代码mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X = mnist.data y = mnist.target.astype(np.int)如果我已经有测试集与训练集了的话,这里的代码应该改成什么比较合适
时间: 2024-05-10 15:20:18 浏览: 235
如果您已经有了自己的测试集和训练集,您可以使用以下代码将其加载到X_train, y_train, X_test, y_test变量中:
```
# 加载训练集和测试集
X_train = ... # 训练集特征
y_train = ... # 训练集标签
X_test = ... # 测试集特征
y_test = ... # 测试集标签
```
请使用您自己的数据集来替换省略号。注意,您的特征和标签应该是numpy数组或pandas DataFrame格式。如果您的标签是字符串格式,您可能需要使用`LabelEncoder`进行转换,以便在训练模型时能够正确处理标签。
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解析代码:mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X = mnist.data y = mnist.target.astype(np.int)
1. `fetch_openml('mnist_784', version=1)`:从OpenML中获取名为`mnist_784`的数据集,版本号为1。
2. `X = mnist.data`:将数据集中的样本数据赋值给变量`X`。
3. `y = mnist.target.astype(np.int)`:将数据集中的目标(标签)数据转换为整数类型,并赋值给变量`y`。
LogisticRegression实现手写数字识别 1、利用fetch_openml导入手写数字集 2、利用matplotlib库显示手写数字 3、利用LogisticRegression实现手写数字分类模型训练 4、评价模型性能,画出ROC曲线
在Python中,我们可以使用sklearn库中的LogisticRegression模型实现对手写数字的识别。以下是步骤概述:
1. **导入所需库**:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_curve, roc_auc_score
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. **加载数据**:
使用`fetch_openml`函数获取MNIST手写数字数据集(编号为40981),并预处理数据:
```python
data = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X = data.data.astype(np.float32) / 255
y = data.target
```
3. **数据分割**:
划分特征(X)和目标变量(y),通常会将数据分为训练集和测试集:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
4. **模型训练**:
使用Logistic Regression建立分类模型并拟合数据:
```python
lr_model = LogisticRegression(solver='lbfgs')
lr_model.fit(X_train, y_train)
```
5. **模型预测及评估**:
预测测试集的结果,并计算准确率:
```python
y_pred = lr_model.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {acc * 100:.2f}%")
```
6. **绘制ROC曲线**:
计算每个类别的真实阳性率和假阳性率,然后绘制ROC曲线:
```python
y_scores = lr_model.predict_proba(X_test)[:, 1]
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_scores)
auc = roc_auc_score(y_test, y_scores)
plt.plot(fpr, tpr, label=f"ROC Curve (AUC = {auc:.2f})")
plt.xlabel("False Positive Rate")
plt.ylabel("True Positive Rate")
plt.legend()
plt.show()
```
以上就是利用LogisticRegression实现手写数字识别的基本流程。记得先安装必要的库如果还没有的话(如sklearn和matplotlib)。
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