阅读项目：通过机器学习识别手写数字

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地址：https://github.com/JosephPai/KaggleSolution/tree/master/DigitRec

数据集：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt, matplotlib.image as mpimg

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn import svm

导入库，这里使用了panadas 库进行数据处理。

通过skllearn库选择分类器进行训练

labeled_images = pd.read_csv(‘C:/Users/75201/Desktop/train/input/train.csv‘)

images = labeled_images.iloc[0:5000,1:]

labels = labeled_images.iloc[0:5000,:1]

train_images,test_images,train_labels,test_labels=train_test_split(images,labels, train_size=0.8, random_state=0)

首先导入训练集，然后将标签与内容分开，labels保存标签，images保存内容，然后划分训练集和测试集

train_images：训练集内容

test_images：测试集内容

train_labels,：训练集标签

test_labels：测试集标签

这一步可以进行查看图片，将一维的数据展示成图片

i=8

img=train_images.iloc[i].as_matrix()

img=img.reshape((28,28))

plt.imshow(img,cmap=‘gray‘)

plt.title(train_labels.iloc[i,0])

可以看出图片是有灰度的

这一步开始训练，使用sklearn 包提供的 svm 模型来建立一个分类器 classifier，

clf = svm.SVC()

clf.fit(train_images, train_labels.values.ravel())

clf.score(test_images,test_labels)

训练结果0.10000，很不理想

这一步将图片转化为黑白，简化特征值，可以大幅提高准确率

test_images[test_images>0]=1

train_images[train_images>0]=1

img=train_images.iloc[i].as_matrix().reshape((28,28))

plt.imshow(img,cmap=‘binary‘)

plt.title(train_labels.iloc[i])

 再次使用相同的分类器进行训练

clf = svm.SVC()
clf.fit(train_images, train_labels.values.ravel())
clf.score(test_images,test_labels)

 训练结果0.887

成绩初步满意，可以开始测试，导入测试集，并将测试结果写入到test文件中

test_data=pd.read_csv(‘C:/Users/75201/Desktop/train/input/test.csv‘)

test_data[test_data>0]=1

results=clf.predict(test_data[0:5000])

df = pd.DataFrame(results)

df.index.name=‘ImageId‘

df.index+=1

df.columns=[‘Label‘]

df.to_csv(‘C:/Users/75201/Desktop/train/input/results.csv‘, header=True)

读完这个项目，我认为可以优化以下几点

1. 增大训练样本，数据集中的数量不仅仅有5000，加大样本可以提高准确率
2. 增加外部接口，将图片预处理为28*28像素的图片，方便进行外部测试
3. 尝试其他分类器。
4. 优化特征。

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原文地址：https://www.cnblogs.com/dayoulaoshi/p/10466461.html