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【Python|机器学习1——手写数字识别】
手写数字识别

简介
- 1.数据介绍
- 2.代码
- - 库的引入
  - 导入数据
  - 数据初探
  - 绘制部分训练集图片
  - 训练
  - 准确率
  - 项目提交

简介 kaggle上发起的一个“Digit Recognizer”手写数字识别竞赛。链接：kaggle手写数字识别竞赛
1.数据介绍

数据文件train.csv和test.csv包含手绘数字的灰度图像，从0到9。
每张图像高28像素，宽28像素，总共784像素。每个像素都有一个与之相关联的像素值，表示该像素的明度或暗度，数字越大表示越暗。这个像素值是0到255之间的整数(包括255)。
训练数据集(train.csv)有785列。第一列称为“label”，是用户绘制的数字。其余的列包含关联图像的像素值。训练集中的每个像素列都有一个类似pixel x的名称，其中x是0到783之间的整数(包括0和783)。为了在图像上定位这个像素，假设我们将x分解为x = i * 28 + j，其中i和j都是0到27之间的整数，包括0和27。然后，pixel x位于一个28 x 28矩阵的第i行和第j列，(索引为0)。
构成的图片大概这种格式：

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测试数据集(test.csv)除了不包含label列外，与训练集相同。
对于测试集中的28000张图像，输出包含ImageId和预测数字的单行。最后作为最后提交的submission。这个方法最终获得了0.97003的评分。
文章图片

2.代码库的引入

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.model_selection import train_test_split

导入数据

train = pd.read_csv("train1.csv") test = pd.read_csv("test1.csv")

数据集可自行下载：数据集下载
数据初探

train.shape train.head()test.shape test.head()numbers = train['label'] numbers.head(10)train=train.drop('label', axis=1) train.head()

fre = numbers.value_counts() fre.sort_index(inplace=True)for x, y in enumerate(fre.values): plt.text(x-0.4, y, "%s" %y)plt.title("Frequency Histogram of Numbers in Training Data") plt.xlabel("Number") plt.ylabel("Frequency") fre.plot.bar() plt.show()

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绘制部分训练集图片

def draw(): for i in range(36): plt.subplot(6,6,i+1) plt.imshow(train.ix[i].values.reshape(28, 28)) plt.show() draw()

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训练

train = train/255 test = test/255X_train, X_num, y_train, y_num = train_test_split(train, numbers, test_size = 0.2)mlp = MLPClassifier()mlp.fit(X_train,y_train)y_test_predict=mlp.predict(X_num) print(y_num)y_test=y_num.values print(y_test)print(y_test_predict)

准确率

print(mlp, metrics.classification_report(y_num, y_test_predict))p = precision_score(y_test,y_test_predict,average=None) print("accuracy：",p)print('accurcy :',metrics.accuracy_score(y_num, y_test_predict))

项目提交

test_prediction=mlp.predict(test) results = pd.Series(test_prediction,name="Label") image_ids=pd.Series(range(1,28001),name = "ImageId") My_submission = pd.concat([image_ids,results],axis = 1) My_submission.to_csv("submission.csv",index=False) My_submission.head()