使用Scikit Learn 进行识别手写数字

使用Scikit Learn 进行识别手写数字

作者：i阿极

作者简介：数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者：博主个人首页

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专栏案例：机器学习案例
机器学习(一)：线性回归之最小二乘法
机器学习(二)：线性回归之梯度下降法
机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预测
机器学习(四)：基于KNN算法对鸢尾花类别进行分类预测
机器学习(五)：基于KNN模型对高炉发电量进行回归预测分析
机器学习(六)：基于高斯贝叶斯对面部皮肤进行预测分析
机器学习(七)：基于多项式贝叶斯对蘑菇毒性分类预测分析
机器学习(八)：基于PCA对人脸识别数据降维并建立KNN模型检验
机器学习(十四)：基于逻辑回归对超市销售活动预测分析
机器学习(十五)：基于神经网络对用户评论情感分析预测
机器学习(十六)：线性回归分析女性身高与体重之间的关系
机器学习(十七)：基于支持向量机（SVM）进行人脸识别预测
机器学习(十八)：基于逻辑回归对优惠券使用情况预测分析
机器学习(十九）：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析
机器学习(二十)：LightGBM算法原理（附案例实战）
机器学习(二十一)：基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测
机器学习(二十二)：基于逻辑回归（Logistic Regression）对股票客户流失预测分析

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1、前言

Scikit learn 是机器学习社区中使用最广泛的机器学习库之一，其背后的原因是代码的简便性以及机器学习开发人员构建机器学习模型所需的几乎所有功能的可用性。在本文中，我们将学习如何使用 sklearn 在手写数字数据集上训练 MLP 模型。其他一些好处是：

1、它提供分类、回归和聚类算法，例如SVM算法、随机森林、梯度提升和k 均值。
2、它还设计用于与Python 的科学和数值库NumPy和SciPy一起运行。

2、导入库和数据集

首先，让我们导入模型所需的库并加载数据集数字。

# importing the hand written digit dataset
from sklearn import datasets

# digit contain the dataset
digits = datasets.load_digits(