【機器學習】手寫數字識別

airl發表於2022-07-04

機器學習

前言

logistic迴歸，是一個分類演算法，可以處理二元分類，多元分類。我們使用sklearn中的logistic對手寫數字識別進行實踐。

資料集

MNIST資料集來自美國國家標準與技術研究所，訓練集由250個不同人手寫數字構成，50%高中學生，50%來自人口普查局。

資料集展示

資料集下載

百度雲盤：
連結：https://pan.baidu.com/s/1ZBU8XBsx7lp7gdN4ySSIWg
提取碼：5mrf

關於使用pycharm圖片不顯示

pycharm預設會在右邊進行繪圖，由於某些原因導致圖片不能顯示，只能是白圖的解決辦法。

我們可以首先把圖片顯示調到獨立畫框顯示。file->settings->Tools->Python Scientific 取消勾選 show plots in tool window.
進行上述操作之後會獨立彈出畫框進行畫圖，如果仍然不能顯示可以進行下面操作。
- 找到Configure subplots
- 點選緊湊佈局，就能顯示，之前不能顯示可能是因為圖太大，導致我們沒有看到。
  - 當然你也可以自己調整佈局，行距列距什麼的。

邏輯迴歸手寫數字識別

## logistis迴歸，是一個分類演算法，可以處理二元分類，多元分類。
## 首先邏輯迴歸構造冠以的線性迴歸函式，然後使用sigmoid函式將回歸值對映到雜湊類別


## sklearn 分類演算法與手寫數字識別

## 資料介紹
## MNIST資料集來自美國國家標準與技術研究所，訓練集由250個不同人手寫數字構成，50%高中學生，50%來自人口普查局


## 導包

import struct,os
import numpy as np
from array import array as pyarray
from numpy import append,array,int8,uint8,zeros

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

## 載入資料集
def load_mnist(image_file,label_file,path="mnist"):
    digits=np.arange(10)

    fname_image = os.path.join(path,image_file)
    fname_label = os.path.join(path, label_file)

    flbl = open(fname_label,'rb')
    magic_nr, size = struct.unpack(">II", flbl.read(8))
    lbl = pyarray("b",flbl.read())
    flbl.close()

    fimg = open(fname_image,'rb')
    magic_nr, size, rows, cols = struct.unpack(">IIII", fimg.read(16))
    img = pyarray("B",fimg.read())
    fimg.close()

    ind = [ k for k in range(size) if lbl[k] in digits ]
    N = len(ind)

    images = zeros((N, rows*cols),dtype = uint8)
    labels = zeros((N,1), dtype = int8)
    for i in range(len(ind)):
        images[i] = array(img[ind[i]*rows*cols : (ind[i]+1)*rows*cols]).reshape((1,rows*cols))
        labels[i] = lbl[ind[i]]

    return images,labels


train_image, train_label = load_mnist('train-images.idx3-ubyte', 'train-labels.idx1-ubyte')
test_image, test_label = load_mnist('t10k-images.idx3-ubyte','t10k-labels.idx1-ubyte')




## 資料展示
## 28*28

def show_image(imgdata, imgtarget, show_column, show_row,titlename):
    for index, (im, it) in enumerate(list(zip(imgdata, imgtarget))):
        xx = im.reshape(28,28)
        plt.subplots_adjust(left=1, bottom=None, right=3,top=2, wspace=None, hspace=None)
        plt.subplot(show_row,show_column,index+1)

        plt.axis('off')
        plt.imshow(xx, cmap='gray', interpolation='nearest')
        plt.title(titlename+':%i' % it)

    # plt.savefig(titlename+'.png')
    # 這個地方可能會有一個警告，可能因為圖太大了，不過沒關係，程式碼正常執行
    plt.show()




show_image(train_image[:50], train_label[:50],10,5,'label')

## sklearn 分類模型
## 資料歸一化

train_image = [im/255.0 for im in train_image]
test_image = [im/255.0 for im in test_image]

print(len(train_image))
print(len(test_image))
print(len(train_label))
print(len(test_label))



## 模型分類
## 模型例項化
lr = LogisticRegression(max_iter=1000)
## 模型訓練
lr.fit(train_image,train_label.ravel())

## 模型驗證
predict = lr.predict(test_image)

print("accuracy score: %.4lf"% accuracy_score(predict,test_label))
print("classfication report for %s:\n%s\n"%(lr, classification_report(test_label, predict)))


show_image(test_image[:100],predict,10,10,'predict')