Python数据可视化：SVM算法实现光学字符识别（实战篇—3）

目录

1、数据来源

2、数据预处理

3、模型训练

4、模型性能评估

5、模型性能提升

5.1、核函数的选取

5.2、惩罚参数C的选取

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OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机字符的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过字符识别模型将图像中的文字处理成文本格式。

光学字符识别是OCR的核心，然而对于许多类型的机器学习算法来说，这种图像处理都是一项艰巨的任务。 将像素模式连接到更高概念的关系是极其复杂的，而且很难定义。 例如，让一个人识别一张面孔、一只猫或字母A是容易的，但用严格的规则来定义这些模式是很困难的。 此外，图像数据往往是噪声数据，对于光学字符图像，灯光、定位和对象的位置都能影响最终的图像数据。

支持向量机非常适合处理图像数据，它能够学习复杂的图案而不需要对噪声数据过度敏感，能够以较高的准确度识别光学图案。

1、数据来源

本博文中，将使用UCI公开的光学字符识别数据集（