机器学习实战第3天：手写数字识别

一、任务描述

手写数字识别是机器学习中的一个经典问题，通常涉及将手写数字的图像与其对应的数字进行关联。这种问题通常被认为是计算机视觉领域的一个入门任务，也是许多深度学习框架和算法的基础测试案例之一。

二、数据集描述

手写数字识别数据集包含了一列数字标签，每个数字标签有784个像素值，代表这个数字图片的像素值

三、主要代码

（1）主要代码库的说明与导入方法

import pandas as pd

pandas 是一个数据分析库，提供了灵活的数据结构，如 DataFrame，用于处理和分析结构化数据。它常被用于数据清洗、处理和分析。

import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib 是一个用于绘制图表和可视化数据的库。pyplot模块是 matplotlib 的一个子模块，用于创建各种类型的图表，如折线图、散点图、直方图等。

import numpy as np

NumPy 是用于科学计算的库，提供了高性能的数组对象和各种数学函数。它在数据处理和数值计算中被广泛使用，尤其是在机器学习中。

import matplotlib as mpl

这里再次导入 matplotlib 库，但是这次将其别名设置为mpl。这样做是为了在代码中使用更短的别名，以提高代码的可读性。

from sklearn.model_selection import train_test_split

scikit-learn（sklearn）是一个用于机器学习的库。train_test_split函数用于将数据集划分为训练集和测试集，这是机器学习模型评估的一种常见方式。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

这里导入了 scikit-learn 中的KNeighborsClassifier类，该类实现了 k-近邻分类器，用于进行基于邻近样本的分类。

from sklearn.metrics import accuracy_score

从 scikit-learn 中导入accuracy_score函数，用于计算分类模型的准确度分数。准确度是分类模型预测的正确样本数占总样本数的比例。

为确保代码能正常运行，请先复制以下代码，导入本文用到的所有库

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib as mpl
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

当代码无法运行时，还有可能是文件路径问题，注意改成自己的文件路径

（2）数据预处理

1.导入数据

使用pandas库导入数据集文件，文件路径要换成自己的

digit = pd.read_csv("datasets/digit-recognizer/train.csv")

2.划分训练集与测试集

使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集，测试集比例为0.2

再将特征和标签分离出来

train, test = train_test_split(digit, test_size=0.2)
 
train_x = train.drop(columns="label")
train_y = train["label"]
test_x = test.drop(columns="label")
test_y = test["label"]

3.图片显示

我们可以使用matplotlib库将图片显示出来

• train_x.iloc[2]选取训练集的第3行数据
• np.array()将数组转化为numpy数组，以便使用reshape函数
• .reshape(28，28)将原来的784个特征转化为(28，28)格式的数据，这代表一个正方形图片
• cmap=mpl.cm.binary使图片颜色为黑白
• plt.imshow()函数可以将一个像素数组转化为图片

plt.imshow(np.array(train_x.iloc[2]).reshape(28, 28), cmap=mpl.cm.binary)
plt.show()
print(train_y.iloc[2])

显示图片并打印数据标签

我们可以看到图像是一个数字9，打印标签也确实是9，接下来我们就来训练一个数字识别机器学习模型

（3）模型训练

由于这是一个分类任务，我们可以选择使用KNN近邻算法，第一步设置模型，第二步训练模型

model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(train_x, train_y)

（4）模型预测与性能评估

寻找最优参数

对于大部分机器学习模型来说，设置不同的参数得到的模型性能都不同，我们可以绘制不同参数的准确率曲线图来寻找最优参数

accuracy = []
 
for i in range(1, 10):
    model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=i)
    model.fit(train_x, train_y)
    prediction = model.predict(test_x)
    accuracy.append(accuracy_score(prediction, test_y))
    print()
 
plt.plot(range(1, 10), accuracy)
plt.xlabel("neighbors")
plt.ylabel("accuracy")
plt.show()

可以看到当neighbors为3时模型效果最好，我们在应用时就将模型参数设置为3

（5）除数据预处理外的完整代码

这里是舍弃了一些寻找特征等工作的完整模型训练代码

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
 
 
digit = pd.read_csv("datasets/digit-recognizer/train.csv")
 
train, test = train_test_split(digit, test_size=0.2)
 
train_x = train.drop(columns="label")
train_y = train["label"]
test_x = test.drop(columns="label")
test_y = test["label"]
 
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(train_x, train_y)
prediction = model.predict(test_x)
print(accuracy_score(prediction, test_y))

四、本章总结

• 学习了使用numpy处理图像数据的方法
• 学习了打印准确率曲线来寻找最优参数的方法
• 使用KNN模型来完成分类任务

当然，也可以自己处理特征，自己选择模型，调整参数，看看会不会获得更好的结果

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