29 | MNIST多分类

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分类专栏： 玩转Python机器学习 文章标签： 分类 数据挖掘 人工智能
于 2021-07-16 09:00:16 首次发布
liurunsen
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44510615/article/details/118769575
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本文详细介绍了MNIST数据集及其在分类任务中的应用，包括使用sklearn加载数据集、训练二元分类器并评估其性能，如混淆矩阵、精度/召回率权衡和ROC曲线。接着讨论了多类别分类器的解决方案，如一对一（OvO）和一对多（OvA）策略，并展示了随机森林分类器在多类别任务中的应用。最后，文章提及了多标签分类的概念及其评估方法。

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文章目录

MNIST 数据集

  • 一组有美国高中生和人口调查局员工手写的 70 000 个数字的图片
  • 每张图片都用其代表的数字标记
  • 机器学习领域的 “hello world” ，广泛使用于分类算法
# sklearn 提供 datasets 功能来下载流行的数据集
from sklearn.datasets import fetch_openml

mnist = fetch_openml("mnist_784")

sklearn 加载的数据集通常具有类似字典结构

  • DESCR 键，描述数据集
  • data 键，包含一个数组，每个实例为一行，每一特征为
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