注意
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识别手写数字#
此示例演示了如何使用 scikit-learn 来识别手写数字（0-9）的图像。
# Authors: The scikit-learn developers
# SPDX-License-Identifier: BSD-3-Clause
# Standard scientific Python imports
import matplotlib.pyplot as plt
# Import datasets, classifiers and performance metrics
from sklearn import datasets, metrics, svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
数字数据集#
数字数据集包含 8x8 像素的数字图像。数据集的 images 属性存储每个图像的 8x8 灰度值数组。我们将使用这些数组来可视化前 4 幅图像。target 属性存储每个图像代表的数字，这包含在下面 4 个图的标题中。
注意：如果我们使用图像文件（例如“png”文件），我们将使用 matplotlib.pyplot.imread 加载它们。
digits = datasets.load_digits()
_, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=4, figsize=(10, 3))
for ax, image, label in zip(axes, digits.images, digits.target):
ax.set_axis_off()
ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray_r, interpolation="nearest")
ax.set_title("Training: %i" % label)
分类#
要在这个数据上应用分类器，我们需要展平图像，将每个形状为 (8, 8) 的二维灰度值数组转换为形状为 (64,) 的数组。随后，整个数据集的形状将为 (n_samples, n_features)，其中 n_samples 是图像数量，n_features 是每幅图像的像素总数。
然后，我们可以将数据分成训练集和测试集，并在训练样本上拟合支持向量机分类器。随后，可以使用拟合后的分类器来预测测试集样本中数字的值。
# flatten the images
n_samples = len(digits.images)
data = digits.images.reshape((n_samples, -1))
# Create a classifier: a support vector classifier
clf = svm.SVC(gamma=0.001)
# Split data into 50% train and 50% test subsets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
data, digits.target, test_size=0.5, shuffle=False
)
# Learn the digits on the train subset
clf.fit(X_train, y_train)
# Predict the value of the digit on the test subset
predicted = clf.predict(X_test)
下面，我们可视化前 4 个测试样本，并在标题中显示它们的预测数字值。
_, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=4, figsize=(10, 3))
for ax, image, prediction in zip(axes, X_test, predicted):
ax.set_axis_off()
image = image.reshape(8, 8)
ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray_r, interpolation="nearest")
ax.set_title(f"Prediction: {prediction}")
classification_report 构建一个文本报告，显示主要的分类指标。
print(
f"Classification report for classifier {clf}:\n"
f"{metrics.classification_report(y_test, predicted)}\n"
)
Classification report for classifier SVC(gamma=0.001):
precision recall f1-score support
0 1.00 0.99 0.99 88
1 0.99 0.97 0.98 91
2 0.99 0.99 0.99 86
3 0.98 0.87 0.92 91
4 0.99 0.96 0.97 92
5 0.95 0.97 0.96 91
6 0.99 0.99 0.99 91
7 0.96 0.99 0.97 89
8 0.94 1.00 0.97 88
9 0.93 0.98 0.95 92
accuracy 0.97 899
macro avg 0.97 0.97 0.97 899
weighted avg 0.97 0.97 0.97 899
我们还可以绘制真实数字值和预测数字值的 混淆矩阵。
disp = metrics.ConfusionMatrixDisplay.from_predictions(y_test, predicted)
disp.figure_.suptitle("Confusion Matrix")
print(f"Confusion matrix:\n{disp.confusion_matrix}")
plt.show()
Confusion matrix:
[[87 0 0 0 1 0 0 0 0 0]
[ 0 88 1 0 0 0 0 0 1 1]
[ 0 0 85 1 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 79 0 3 0 4 5 0]
[ 0 0 0 0 88 0 0 0 0 4]
[ 0 0 0 0 0 88 1 0 0 2]
[ 0 1 0 0 0 0 90 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 1 0 88 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 88 0]
[ 0 0 0 1 0 1 0 0 0 90]]
如果评估分类器的结果以 混淆矩阵 的形式存储，而不是 y_true 和 y_pred 的形式，仍然可以构建 classification_report，如下所示
# The ground truth and predicted lists
y_true = []
y_pred = []
cm = disp.confusion_matrix
# For each cell in the confusion matrix, add the corresponding ground truths
# and predictions to the lists
for gt in range(len(cm)):
for pred in range(len(cm)):
y_true += [gt] * cm[gt][pred]
y_pred += [pred] * cm[gt][pred]
print(
"Classification report rebuilt from confusion matrix:\n"
f"{metrics.classification_report(y_true, y_pred)}\n"
)
Classification report rebuilt from confusion matrix:
precision recall f1-score support
0 1.00 0.99 0.99 88
1 0.99 0.97 0.98 91
2 0.99 0.99 0.99 86
3 0.98 0.87 0.92 91
4 0.99 0.96 0.97 92
5 0.95 0.97 0.96 91
6 0.99 0.99 0.99 91
7 0.96 0.99 0.97 89
8 0.94 1.00 0.97 88
9 0.93 0.98 0.95 92
accuracy 0.97 899
macro avg 0.97 0.97 0.97 899
weighted avg 0.97 0.97 0.97 899
脚本总运行时间：（0 分钟 0.435 秒）
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