? ? ? ? sklearn內(nèi)部集成了一些手寫體數(shù)字圖片數(shù)據(jù)集，現(xiàn)在我們使用這些數(shù)據(jù)，用SVM支持向量機(jī)算法進(jìn)行訓(xùn)練識別的練習(xí)。筆者習(xí)慣用pycharm，今天手癢，用一下Spyder編輯，順便對比一下哪一個(gè)好用。廢話不多說，上碼：

#-*- coding:utf-8 -*-

#------導(dǎo)入sklearn里的數(shù)據(jù)集

from sklearn.datasets import load_digits

digits=load_digits()

print('數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)量及單個(gè)數(shù)據(jù)的大?。?,digits.data.shape)

#------訓(xùn)練集和測試集隨機(jī)分割，25%作為測試集

from sklearn.cross_validation import train_test_split

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(digits.data,digits.target,

test_size=0.25,random_state=33)

print('訓(xùn)練集數(shù)量：',y_train.shape)

print('測試集數(shù)量：',y_test.shape)

#------調(diào)用SVM算法訓(xùn)練模型

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.svm import LinearSVC

ss=StandardScaler()

X_train=ss.fit_transform(X_train)

X_test=ss.transform(X_test)

lsvc=LinearSVC()

lsvc.fit(X_train,y_train)

y_predict=lsvc.predict(X_test)

#-------性能評估

print('The accuracy of Linear SVCis:',lsvc.score(X_test,y_test))

from sklearn.metrics import classification_report

print(classification_report(y_test,y_predict,target_names=digits.target_names.astype(str)))

? ? ?結(jié)果如下：

準(zhǔn)確率不錯(cuò)的，識別手寫體數(shù)字準(zhǔn)確在95%以上。