下面以load_digits手写数字数据集,举例说明train_test_split的几种不同用法,可以按照需求使用。 数据导入和处理 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm importSVCfrom sklearn.metrics import accuracy_score # 加载Digits数据集 digits = l...
digits = datasets.load_digits() digits_features = digits.data digits_target = digits.target print(digits_features.shape,digits_target.shape) img = datasets.load_sample_image('flower.jpg') print(img.shape) plt.imshow(img) plt.show() data,target = datasets.make_blobs(n_samples=1000,n_featur...
基于评价函数结果的百分位数来筛选特征,score_func为评价函数,percentile是百分比。例如选择卡方检验,选择10百分数,则输出结果会筛选出卡方检验值的前10%的特征作出输出特征。 >>> from sklearn.datasets import load_digits >>> from sklearn.feature_selection import SelectPercentile, chi2 >>> X, y = load_d...
from sklearn.datasetsimportload_digits from sklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotasplt # 手写数字数据集 digits=load_digits()data=digits.data target=digits.target # 使用UMAP进行降维 reducer=umap.UMAP()embedding=reducer.fit_transform(data)# 可视化降维后的数据 plt.scatter(embedding[:,0...
from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.svm import SVC import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #加载数据 digits=load_digits() X=digits.data y=digits.target #改变param来观察loss函数的情况 param_range=np.logspace(-6,-2.3,5) ...
加载数据集:使用sklearn.datasets.load_digits()函数加载MNIST数据集,该数据集包含了大量的手写数字图像和对应的标签。 预处理图像:使用cv2库对图像进行灰度化、二值化、去噪和归一化等操作,将图像转换为适合后续处理的特征向量。 提取特征:可以使用不同的特征提取方法,如SIFT、SURF等,将图像转换为高维特征向量。在这...
隐藏层L1:输入是64(load_digits数据集每个样本64个像素点),输出为100个,从而更好地展示过拟合的问题,激励函数为tanh。 输出层prediction:输入是100(L1的输出),输出是10,对应数字0-9,激励函数为softmax。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
load_digits() X = digits.data y = digits.target X变量包含了8x8像素的手写数字图像,y变量包含了每个图像对应的标签(0到9的数字)。接下来,我们将使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。 from sklearn.model_selection import train_test_split # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y...
from sklearn.datasets import load_digits #从通过数据加载器获得手写体数字的数码图像数据并存储在digits变量中。 digits=load_digits() #检视数据规模和特征维度 print(digits.data.shape) # (1797, 64) #该书写体数字的图像数据共有1797条,并且每幅图片是由8x8=64的像素矩阵表示。
本例程调用了 SKlearn内置的数据集 .datasets.load_digits,并给出了 PCA 算法与 IPCA 算法的对比,两种算法的结果非常接近,说明 IPCA 的性能降低很小。 3.4 改进算法:核主成分分析(decomposition.KernelPCA) 对于线性不可分的数据集,使用非线性的核函数可以把样本空间映射到线性可分的高维空间,然后在这个高维空间进...