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Python基于SVM技术的手写数字识别问题项目实战

说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档),如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注获取。

1.项目背景

在当今数字化转型加速的时代,手写数字识别作为图像处理与机器学习领域的一个经典问题,具有广泛的实际应用价值。无论是邮政编码的自动识别、银行支票上的手写金额辨识,还是移动设备中的手写输入法,都离不开高效准确的手写数字识别技术。支持向量机(SVM)作为一种强大的监督学习模型,在分类和回归分析中表现出色,尤其适用于高维空间的数据分类任务。本项目旨在利用SVM技术对手写数字进行识别,通过构建并训练一个高性能的SVM模型,实现对来自MNIST数据集的手写数字进行精准分类。此项目不仅能够深化对SVM算法原理及其实现细节的理解,同时也为实际应用提供了可靠的解决方案,展示了机器学习技术在日常生活中的巨大潜力。 

本项目通过Python基于SVM技术的手写数字识别问题项目实战。              

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据详情如下:

3.数据预处理

3.1 数据读取处理

使用Numpy工具读取数据:

关键代码:

4.探索性数据分析

4.1 展示原始图片

用Matplotlib工具绘图:

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下:

5.2 数据集拆分

通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%验证集进行划分,关键代码如下:

5.3 数据标准化

关键代码如下:

6.构建支持向量机分类模型 

主要通过Python基于SVM技术的手写数字识别问题,用于目标分类。           

6.1 构建模型

构建分类模型。

模型名称

模型参数

SVM分类模型    

默认参数  

7.模型评估

7.1评估指标及结果

评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。 

模型名称

指标名称

指标值

测试集

SVM分类模型  

准确率

0.9369

查准率

0.9382

查全率

0.9369

F1分值 

0.9371 

从上表可以看出,F1分值为0.9371,说明模型效果良好。               

关键代码如下:  

7.2 分类报告

  

从上图可以看出,每种类别的F1分值。      

7.3 混淆矩阵

从上图可以看出,每种类别预测错误的数量。 

7.4 预测结果展示

8.结论与展望

综上所述,本文采用了通过Python基于SVM技术的手写数字识别问题项目实战,最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的建模工作。 

http://www.xdnf.cn/news/10881.html

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