从头到尾kaggle入门-手写数字识别_kaggle数据集显示都是csv-优快云博客

本文详细介绍如何在Kaggle平台上进行数据竞赛，包括数据准备、处理、模型建立与训练的全过程，适合初学者快速掌握Kaggle竞赛技巧。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

参考（以免自己敲废话，可以先看，当然那个代码是python2的不是最新的）：https://www.cnblogs.com/nowornever-L/p/6392780.html

这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友，对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说，大可不必耗费时间阅读本文。本文分为两部分介绍Kaggle，第一部分简单介绍Kaggle，第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程。如有错误，请指正！

点击进入赛题“Digit Recognition”：

下载数据集(数据集下面有数据的格式、数据集大小等)

下载完解压，发现所给的数据是csv格式，不是传统上所看到的（28*28）的图片，也就是说其已经拉直了（一个数据是一维），kaggle上很多数据都是给的csv格式

其中，train.csv就是训练样本，test.csv就是测试样本，（测试样本的结果在sample_submission中）

一数据准备

分析train.csv数据（参考）

train.csv是训练样本集，大小42001*785，第一行是文字描述，所以实际的样本数据大小是42000*785，其中第一列的每一个数字是它对应行的label，可以将第一列单独取出来，得到42000*1的向量trainLabel，剩下的就是42000*784的特征向量集trainData，所以从train.csv可以获取两个矩阵trainLabel、trainData。

下面给出从csv文件中读取数据代码

def loadTrainData():
    l = []
    with open('all/train.csv') as file:
        lines = csv.reader(file)
        for line in lines:
            #line = int(line)   报错（csv中保存的数据为字符串，我本想一行一次转为int型数字，但后来发现int()转换一次只能转一个字符串，否则，或报错）
            #：TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'list'/'tuple'
            l.append(line)     #自动关闭文件（也必须关闭的）

    l.remove(l[0])   #第一行为描述，不是真实数据，故要去掉
    l=np.mat(l)      #将数据转换为矩阵才能切片 ，python自带的列表只有是一维列表时才能切片 
    label = l[:,0]   #在二维数组中可以方便地使用区域切片功能,
    data = l[:,1:]
    #return nomalizing(toInt(data)),nomalizing(toInt(label))   是不对的，label标签只有一个维度
    return nomalizing(toInt(data)),toInt(label)

这里还有两个函数需要说明一下，toInt()函数，是将字符串转换为整数，因为从csv文件读取出来的，是字符串类型的，比如‘253’，而我们接下来运算需要的是整数类型的，因此要转换，int(‘253’)=253。toInt()函数如下：

def toInt(array): 
    array=np.mat(array) 
    m,n=np.shape(array)  
    newArray=np.zeros((m,n))  
    for i in range(m):  
        for j in range(n):  
                newArray[i,j]=int(array[i,j])  
    return newArray  

def nomalizing(array):  
    m,n=np.shape(array)  
    for i in range(m):  
        for j in range(n):  
            if array[i,j]!=0:  
                array[i,j]=1  
    return array

nomalizing()函数做的工作是归一化，因为train.csv里面提供的表示图像的数据是0～255的，为了简化运算，我们可以将其转化为二值图像，因此将所有非0的数字，即1～255都归一化为1。nomalizing()函数如上：（参考上面，该不用自己废话的就直接复制了，代码有一点不一样代码有一点不一样）

分析test.csv数据

test.csv里的数据大小是28001*784，第一行是文字描述，因此实际的测试数据样本是28000*784，与train.csv不同，没有label，28000*784即28000个测试样本，我们要做的工作就是为这28000个测试样本找出正确的label。所以从test.csv我们可以得到测试样本集testData，代码如下：

def loadTestData():  
    l=[]  
    with open('all/test.csv') as file:  
         lines=csv.reader(file)  
         for line in lines:  
             l.append(line)  
     #28001*784  
    l.remove(l[0])  
    data=np.array(l)  
    return nomalizing(toInt(data))

分析sample_submission.csv

前面已经提到，由于digit recognition是训练赛，所以这个文件是官方给出的参考结果，本来可以不理这个文件的，但是我下面为了对比自己的训练结果，所以也把knn_benchmark.csv这个文件读取出来，这个文件里的数据是28001*2，第一行是文字说明，可以去掉，第一列表示图片序号1～28000，第二列是图片对应的数字。从knn_benchmark.csv可以得到28000*1的测试结果矩阵testResult，代码：

def loadTestResult():  
    l=[]  
    with open('all/sample_submission.csv') as file:  
         lines=csv.reader(file)  
         for line in lines:  
             l.append(line)  
     #28001*2  
    l.remove(l[0])  
    label=np.array(l)  
    return toInt(label[:,1])

到这里，数据分析和处理已经完成，我们获得的矩阵有：trainData、trainLabel、testData、testResult

二数据载入

x_train,y_train = loadTrainData()
#x_test,y_test = main.loadTestData()
x_test=loadTestData()  
y_test=loadTestResult()  
print(y_test.shape)   # 这一步为什么要呢？因为在testResult的数据维度信息不一样，导致后面报错，这里写了就是确认一下数据的维度信息。
y_test = y_test.flatten() # 这一行就是为了解决上面报错的情况的。

y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)   #将index转换橙一个one_hot矩阵

y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)   #将index转换橙一个one_hot矩阵

#print(x_train.shape()) 错误的shape用法
print(x_train.shape)
print(y_train.shape)
print(x_test.shape)
print(y_test.shape)

运行结果：（可以看出，同样是load data testResult的结果是红圈所画，而其他的几个载入数据则是对的，如果不管，会是的最后一行数据的维度变为（1，28000,10）。在知晓数据维度不对的情况下，添加y_test = y_test.flatten()使红圈变为（28000，））

如果不处理，会报如下错误：ValueError: Error when checking target: expected activation_17 to have 2 dimensions, but got array with shape (1, 28000, 10) 解决办法（查看数据维度信息）参考：https://blog.youkuaiyun.com/u012193416/article/details/79399679

https://github.com/keras-team/keras/issues/8088

三模型建立与编译训练（当然，我用的比较简单的模型）

'''模型建立'''    
model = Sequential()
model.add(Dense(500,input_shape=(784,))) #输入层， 28*28=784
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5)) #50% dropout

model.add(Dense(500)) #隐藏层， 500
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.5)) #50% dropout


model.add(Dense(10)) #输出结果， 10
model.add(Activation('softmax'))

adam = Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08)
#model.compile(loss = 'categorical_crossentropy', optimizer=adam, class_mode='categorical') #使用交叉熵作为loss ，keras编译时compile()只有三个参数，这里出错

model.compile(loss = 'categorical_crossentropy', optimizer=adam, metrics=['accuracy'])

训练与预测

model.fit(x_train,y_train,batch_size=32,epochs=20,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.3)

loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test)

训练过程完毕！完整代码

# conding:utf-8
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

#from keras.models import Sequential
#from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
#from keras.optimizers import SGD,Adam
#import numpy as np
import csv

from keras.layers import Dense, Activation,Dropout, Convolution2D, MaxPooling2D, Flatten
import numpy as np
np.random.seed(1337)  # for reproducibility
from keras.utils import np_utils
from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import SGD,Adam

'''数据准备'''
def loadTrainData():
    l = []
    with open('all/train.csv') as file:
        lines = csv.reader(file)
        for line in lines:
            #line = int(line)   报错：TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'list'
            l.append(line)     #自动关闭文件（也必须关闭的）
    l.remove(l[0])   #第一行为描述，不是真实数据，故要去掉
    l=np.mat(l)      #将数据转换为矩阵才能切片  
    label = l[:,0]   #在二维数组中可以方便地使用区域切片功能,
    data = l[:,1:]
    #return nomalizing(toInt(data)),nomalizing(toInt(label))   是不对的，label标签只有一个维度
    return nomalizing(toInt(data)),toInt(label)  
    
def toInt(array): 
    array=np.mat(array) 
    m,n=np.shape(array)  
    newArray=np.zeros((m,n))  
    for i in range(m):  
        for j in range(n):  
                newArray[i,j]=int(array[i,j])  
    return newArray  

def nomalizing(array):  
    m,n=np.shape(array)  
    for i in range(m):  
        for j in range(n):  
            if array[i,j]!=0:  
                array[i,j]=1  
    return array  

def loadTestData():  
    l=[]  
    with open('all/test.csv') as file:  
         lines=csv.reader(file)  
         for line in lines:  
             l.append(line)  
     #28001*784  
    l.remove(l[0])  
    data=np.array(l)  
    return nomalizing(toInt(data)) 

def loadTestResult():  
    l=[]  
    with open('all/sample_submission.csv') as file:  
         lines=csv.reader(file)  
         for line in lines:  
             l.append(line)  
     #28001*2  
    l.remove(l[0])  
    label=np.array(l)  
    return toInt(label[:,1])

x_train,y_train = loadTrainData()
#x_test,y_test = main.loadTestData()
x_test=loadTestData()  
y_test=loadTestResult()  
print(y_test.shape)
y_test = y_test.flatten()

y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)   #将index转换橙一个one_hot矩阵

#y_test = y_test.reshape(len(y_test),-1)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)

#print(x_train.shape()) 错误的shape用法
print(x_train.shape)
print(y_train.shape)
print(x_test.shape)
print(y_test.shape)

'''模型建立'''    
model = Sequential()
model.add(Dense(500,input_shape=(784,))) #输入层， 28*28=784
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5)) #50% dropout

model.add(Dense(500)) #隐藏层， 500
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.5)) #50% dropout


model.add(Dense(10)) #输出结果， 10
model.add(Activation('softmax'))
    

sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) #设定学习效率等参数
adam = Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08)
#model.compile(loss = 'categorical_crossentropy', optimizer=adam, class_mode='categorical') #使用交叉熵作为loss ，keras编译时compile()只有三个参数，这里出错
model.compile(loss = 'categorical_crossentropy', optimizer=adam, metrics=['accuracy']) 



model.fit(x_train,y_train,batch_size=32,epochs=20,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.3)

loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test)