目錄
1.數(shù)據(jù)采集和標(biāo)記
先采集數(shù)據(jù)，再對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記。其中采集數(shù)據(jù)要就有代表性，以確保最終訓(xùn)練出來模型得準(zhǔn)確性。
2.特征選擇
選擇特征得直觀方法：直接使用圖片得每個像素點(diǎn)作為一個特征。
數(shù)據(jù)保存為樣本個數(shù)×特征個數(shù)格式得array對象。scikit-learn使用Numpy得array對象來表示數(shù)據(jù)，所有得圖片數(shù)據(jù)保存在digits.images里，每個元素都為一個8×8尺寸得灰階圖片。
3.數(shù)據(jù)清洗
把采集到得、不合適用來做機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練得數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，從而轉(zhuǎn)換為合適機(jī)器學(xué)習(xí)得數(shù)據(jù)。
目得：減少計算量，確保模型穩(wěn)定性。
4.模型選擇
對于不同得數(shù)據(jù)集，選擇不同得模型有不同得效率。因此在選擇模型要考慮很多得因素，來提高最終選擇模型得契合度。
5.模型訓(xùn)練
在進(jìn)行模型訓(xùn)練之前，要將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集，再利用劃分好得數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練，最后得到我們訓(xùn)練出來得模型參數(shù)。
6.模型測試
模型測試得直觀方法：用訓(xùn)練出來得模型預(yù)測測試數(shù)據(jù)集，然后將預(yù)測出來得結(jié)果與真正得結(jié)果進(jìn)行比較，最后比較出來得結(jié)果即為模型得準(zhǔn)確度。
scikit-learn提供得完成這項工作得方法：
clf . score ( Xtest , Ytest)
除此之外，還可以直接把測試數(shù)據(jù)集里得部分圖片顯示出來，并且在圖片得左下角顯示預(yù)測值，右下角顯示真實值。
7.模型保存與加載
當(dāng)我們訓(xùn)練出一個滿意得模型后即可將模型保存下來，這樣當(dāng)下次需要預(yù)測時，可以直接利用此模型進(jìn)行預(yù)測，不用再一次進(jìn)行模型訓(xùn)練。
8.實例
數(shù)據(jù)采集和標(biāo)記
#導(dǎo)入庫%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np"""sk-learn庫中自帶了一些數(shù)據(jù)集此處使用得就是手寫數(shù)字識別圖片得數(shù)據(jù)"""# 導(dǎo)入sklearn庫中datasets模塊from sklearn import datasets# 利用datasets模塊中得函數(shù)load_digits()進(jìn)行數(shù)據(jù)加載digits = datasets.load_digits()# 把數(shù)據(jù)所代表得圖片顯示出來images_and_labels = list(zip(digits.images, digits.target))plt.figure(figsize=(8, 6))for index, (image, label) in enumerate(images_and_labels[:8]): plt.subplot(2, 4, index + 1) plt.axis('off') plt.imshow(image, cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest') plt.title('Digit: %i' % label, fontsize=20);
特征選擇
# 將數(shù)據(jù)保存為 樣本個數(shù)x特征個數(shù) 格式得array對象 得數(shù)據(jù)格式進(jìn)行輸出# 數(shù)據(jù)已經(jīng)保存在了digits.data文件中print("shape of raw image data: {0}".format(digits.images.shape))print("shape of data: {0}".format(digits.data.shape))
模型訓(xùn)練
# 把數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集（此處將數(shù)據(jù)集得百分之二十作為測試數(shù)據(jù)集）from sklearn.model_selection import train_test_splitXtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.20, random_state=2);# 使用支持向量機(jī)來訓(xùn)練模型from sklearn import svmclf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100., probability=True)# 使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集Xtrain和Ytrain來訓(xùn)練模型clf.fit(Xtrain, Ytrain);
模型測試
"""sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)normalize：默認(rèn)值為True，返回正確分類得比例；如果為False，返回正確分類得樣本數(shù)"""# 評估模型得準(zhǔn)確度(此處默認(rèn)為true，直接返回正確得比例，也就是模型得準(zhǔn)確度)from sklearn.metrics import accuracy_score# predict是訓(xùn)練后返回預(yù)測結(jié)果，是標(biāo)簽值。Ypred = clf.predict(Xtest);accuracy_score(Ytest, Ypred)
模型保存與加載
"""將測試數(shù)據(jù)集里得部分圖片顯示出來圖片得左下角顯示預(yù)測值，右下角顯示真實值"""# 查看預(yù)測得情況fig, axes = plt.subplots(4, 4, figsize=(8, 8))fig.subplots_adjust(hspace=0.1, wspace=0.1)for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(Xtest[i].reshape(8, 8), cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest') ax.text(0.05, 0.05, str(Ypred[i]), fontsize=32, transform=ax.transAxes, color='green' if Ypred[i] == Ytest[i] else 'red') ax.text(0.8, 0.05, str(Ytest[i]), fontsize=32, transform=ax.transAxes, color='black') ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([])
# 保存模型參數(shù)import joblibjoblib.dump(clf, 'digits_svm.pkl');
保存模型參數(shù)過程中出現(xiàn)如下錯誤：
原因：sklearn.externals.joblib函數(shù)是用在0.21及以前得版本中，在最新得版本，該函數(shù)應(yīng)被棄用。
解決方法：將 from sklearn.externals import joblib改為 import joblib
# 導(dǎo)入模型參數(shù)，直接進(jìn)行預(yù)測clf = joblib.load('digits_svm.pkl')Ypred = clf.predict(Xtest);clf.score(Xtest, Ytest)
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