Python机器学习库scikit-learn入门开发示例

clf . score ( Xtest , Ytest)

#导入库
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
"""
sk-learn库中自带了一些数据集
此处使用的就是手写数字识别图片的数据
"""
# 导入sklearn库中datasets模块
from sklearn import datasets
# 利用datasets模块中的函数load_digits()进行数据加载
digits = datasets.load_digits()
# 把数据所代表的图片显示出来
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);

# 将数据保存为 样本个数x特征个数 格式的array对象 的数据格式进行输出
# 数据已经保存在了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))

# 把数据分成训练数据集和测试数据集（此处将数据集的百分之二十作为测试数据集）
from sklearn.model_selection import train_test_split
Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.20, random_state=2);
# 使用支持向量机来训练模型
from sklearn import svm
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100., probability=True)
# 使用训练数据集Xtrain和Ytrain来训练模型
clf.fit(Xtrain, Ytrain);

"""
sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)
normalize：默认值为True，返回正确分类的比例；如果为False，返回正确分类的样本数
"""
# 评估模型的准确度(此处默认为true，直接返回正确的比例，也就是模型的准确度)
from sklearn.metrics import accuracy_score
# predict是训练后返回预测结果，是标签值。
Ypred = clf.predict(Xtest);
accuracy_score(Ytest, Ypred)

"""
将测试数据集里的部分图片显示出来
图片的左下角显示预测值，右下角显示真实值
"""
# 查看预测的情况
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([])

# 保存模型参数
import joblib
joblib.dump(clf, 'digits_svm.pkl');

# 导入模型参数，直接进行预测
clf = joblib.load('digits_svm.pkl')
Ypred = clf.predict(Xtest);
clf.score(Xtest, Ytest)