Python 机器学习 MNIST 使用教程

MNIST 数据集是机器学习领域中最常用的数据集之一，它包含了大量的手写数字图片，非常适合用于图像识别和分类任务。以下是使用 Python 进行 MNIST 数据集学习的基本教程。

安装必要的库

在开始之前，请确保你已经安装了以下 Python 库：

• NumPy
• Pandas
• Matplotlib
• Scikit-learn

你可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn

加载 MNIST 数据集

Scikit-learn 提供了方便的 MNIST 数据集加载工具。以下是如何加载 MNIST 数据集的示例：

from sklearn.datasets import fetch_openml

mnist = fetch_openml('mnist_784')

数据预处理

在开始训练模型之前，需要对数据进行一些预处理：

import numpy as np

# 将标签转换为独热编码
mnist.target = np.eye(10)[mnist.target]

# 将数据转换为浮点类型
mnist.data = mnist.data.astype('float32') / 255.0

创建模型

接下来，我们可以使用 Scikit-learn 创建一个简单的神经网络模型：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(50,), max_iter=10, alpha=1e-4,
                      solver='sgd', verbose=10, random_state=1,
                      learning_rate_init=.1)

训练模型

现在，我们可以使用 MNIST 数据集来训练我们的模型：

model.fit(mnist.data, mnist.target)

评估模型

训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的性能：

from sklearn.metrics import accuracy_score

print(f"Accuracy: {accuracy_score(mnist.target, model.predict(mnist.data))}")

进一步阅读

想要了解更多关于 MNIST 数据集和机器学习的内容，可以访问我们的 机器学习教程 页面。

[center][https://cloud-image.ullrai.com/q/mnist/](mnist 数据集示例图片)[/center]