量化投资学习笔记36——《Python机器学习应用》课程笔记09

手写识别实例，用神经网络实现。
手写识别是一个多分类任务，共有10个分类，即0-9。
图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。一般经历文字识别，数字图像处理与识别和物体识别。
用DBRHD数据集，在这里下载: http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pendigits/
折腾了半天，程序是运行成功了，但结果不对。另找了一篇文章，用sklearn自带数据集digits。
https://blog.csdn.net/mcyjacky/article/details/85226752

# coding:utf-8
# 神经网络实现手写识别


from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
import matplotlib.pyplot as plt


if __name__ == "__main__":
    # 加载数据
    digits = load_digits()
    x_data = digits.data
    y_data = digits.target
    print(x_data.shape)
    print(y_data.shape)
    
    # 划分训练测试集
    x_train, x_test, y_train, y_test =  train_test_split(x_data, y_data)
    # 训练
    mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes = (100, 50), max_iter = 500)
    mlp.fit(x_train, y_train)
    # 准确率评估
    predictions = mlp.predict(x_test)
    print(classification_report(y_test, predictions))

准确率蛮高。细节还不明白，先会用吧。

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