简介
本文主要简述如何通过sklearn模块来进行预测和学习，最后再以图表这种更加直观的方式展现出来
数据集
学习数据
预测数据
数据处理
数据分离
因为我们打开我们的的学习数据集，最后一项是我们的真实数值，看过小唐上一篇的人都知道，老规矩先进行拆分，前面的特征放一块，后面的真实值放一块，同时由于数据没有列名，我们选择使用iloc[]来实现分离
def shuju(tr_path,ts_path,sep='\t'):
train=pd.read_csv(tr_path,sep=sep)
test=pd.read_csv(ts_path,sep=sep)
#特征和结果分离
train_features=train.iloc[:,:-1].values
train_labels=train.iloc[:,-1].values
test_features = test.iloc[:, :-1].values
test_labels = test.iloc[:, -1].values
return train_features,test_features,train_labels,test_labels
训练数据
我们在这里直接使用sklearn函数，通过选择模型，然后直接生成其识别规则
#训练数据
def train_tree(*data):
x_train, x_test, y_train, y_test=data
clf=DecisionTreeClassifier()
clf.fit(x_train,y_train)
print("学习模型预测成绩：{:.4f}".format(clf.score(x_train, y_train)))
print("实际模型预测成绩：{:.4f}".format(clf.score(x_test, y_test)))
#返回学习模型
return clf
数据可视化
为了让我们的观察更加直观，我们还可以使用matplotlib来进行观测
def plot_imafe(test,test_labels,preds):
plt.ion()
plt.show()
for i in range(50):
label,pred=test_labels[i],preds[i]
title='实际值:{},predict{}'.format(label,pred)
img=test[i].reshape(28,28)
plt.imshow(img,cmap="binary")
plt.title(title)
plt.show()
print('done')
结果
完整代码
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
def shuju(tr_path,ts_path,sep='\t'):
train=pd.read_csv(tr_path,sep=sep)
test=pd.read_csv(ts_path,sep=sep)
#特征和结果分离
train_features=train.iloc[:,:-1].values
train_labels=train.iloc[:,-1].values
test_features = test.iloc[:, :-1].values
test_labels = test.iloc[:, -1].values
return train_features,test_features,train_labels,test_labels
#训练数据
def train_tree(*data):
x_train, x_test, y_train, y_test=data
clf=DecisionTreeClassifier()
clf.fit(x_train,y_train)
print("学习模型预测成绩：{:.4f}".format(clf.score(x_train, y_train)))
print("实际模型预测成绩：{:.4f}".format(clf.score(x_test, y_test)))
#返回学习模型
return clf
def plot_imafe(test,test_labels,preds):
plt.ion()
plt.show()
for i in range(50):
label,pred=test_labels[i],preds[i]
title='实际值:{},predict{}'.format(label,pred)
img=test[i].reshape(28,28)
plt.imshow(img,cmap="binary")
plt.title(title)
plt.show()
print('done')
train_features,test_features,train_labels,test_labels=shuju(r"C:\Users\twy\PycharmProjects\1\train_images.csv",r"C:\Users\twy\PycharmProjects\1\test_images.csv")
clf=train_tree(train_features,test_features,train_labels,test_labels)
preds=clf.predict(test_features)
plot_imafe(test_features,test_labels,preds)
到此这篇关于python机器学习sklearn实现识别数字的文章就介绍到这了,更多相关python sklearn识别数字内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
