利用SVM构建一个能对手写数字进行识别的分类器。(可以采用sklean中提供的手写字数据集)
时间: 2024-03-10 08:48:57 浏览: 11
好的,这是一个很好的问题!首先,我们需要导入必要的Python库和手写字数据集。在这里,我将使用scikit-learn库提供的digits数据集。
``` python
# 导入必要的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
from sklearn import metrics
# 加载手写字数据集
digits = datasets.load_digits()
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)
```
接下来,我们将使用SVM算法来训练我们的模型,并预测测试集中的数据。
``` python
# 创建SVM分类器并训练模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', gamma='scale')
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集中的数据
y_pred = clf.predict(X_test)
```
最后,我们将使用准确率来评估我们的模型。
``` python
# 输出模型的准确率
print("Accuracy:",metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))
```
这就是全部代码了!完整代码如下:
``` python
# 导入必要的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
from sklearn import metrics
# 加载手写字数据集
digits = datasets.load_digits()
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建SVM分类器并训练模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', gamma='scale')
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集中的数据
y_pred = clf.predict(X_test)
# 输出模型的准确率
print("Accuracy:",metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))
```
希望这可以帮助你开始使用SVM构建手写数字分类器!