1. 数据集说明
手写体数字识别数据集共有5000个样本图片。包含0-9这10个数字类别，每个数字为一个文件夹，每个文件夹下存放500张该数字的图片。
图片信息：
图片大小：像素为28 * 28
图片类型：二维灰度图片，每个数字的数值范围为0-255
2. 读取数据并查看数据信息
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split %matplotlib inline
# 读取一个图片数据，并查看形状 z = plt.imread("./data/0/0_1.bmp") z.shape
(28, 28)
plt.figure(figsize=(1,1)) plt.imshow(z,cmap="gray")
3. 加载所有图片数据并进行处理
# 读取所有的图片，并且给这些图片加上标签 data = [] # 用于存放图片的数据 target = [] # 用于存放图片对应的标签 for i in range(10): for j in range(1,501): im = plt.imread("./data/%d/%d_%d.bmp"%(i,i,j)) # 把读取到的图片的数据存放 data.append(im) # 把图片对应的标签存储 target.append(i)
# 由于sklearn不接受列表数据，我们需要把data和target转化成数组 data = np.array(data) target = np.array(target)
# 查看数据形状 data.shape • 1 • 2
(5000, 28, 28)
# 将二维图片数据点展开成一维数据，28 * 28 = 784 data_res = data.reshape(5000,-1) data_res.shape • 1 • 2 • 3
(5000, 784)
4. 构建模型并进行预测
# 切分数据 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data_res,target,test_size=0.02) # 构建模型 knn = KNeighborsClassifier() # 对模型进行训练 knn.fit(x_train,y_train) # 查看模型的准确度 knn.score(x_test,y_test)
0.92 • 1
模型预测准确率为92%
5. 用图像来展示预测的数字和其预测情况
# 利用模型对测试数据进行预测 y_ = knn.predict(x_test)
plt.figure(figsize=(10*2,10*1)) # 打印出预测错误的数据进行查看 error_num = 0 for i in range(100): axes = plt.subplot(2,10,error_num+1) if y_[i] != y_test[i]: axes.imshow(x_test[i].reshape(28,28),cmap="gray") axes.axis("off") axes.set_title("True:%d\nPredict:%d"%(y_test[i],y_[i])) error_num += 1 if error_num == 20: break
6. 将算法保存到本地
# joblib这个模块可以将训练成熟的算法保存到本地，下次再用的时候，不需要再次训练 from sklearn.externals import joblib
# 将上面的knn这个模型保存到本地，会在本地生成一个模型文件 joblib.dump(knn,"./digist_reco.m") # 将knn模型打包成一个本地的静态文件 • 1 • 2
['./digist_reco.m']
# 加载本地算法 d = joblib.load("./digist_reco.m") • 1 • 2
# 进行预测 d.predict(x_test[:10])
array([1, 6, 5, 1, 9, 8, 0, 8, 9, 3]) • 1
# 同样我们也可以将数组打包到本地，生成.npy文件，加载就用np.load('文件路径') np.save("./11",data_res)
