Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题详解

介绍

在本文中，我们将使用逻辑回归模型解决手写数字识别问题。我们将使用MNIST数据集，该数据集是图像识别领域的标准数据集之一。我们将使用Python和Scikit-Learn库。

步骤

步骤如下：

1. 加载数据。
2. 数据预处理。
3. 训练逻辑回归模型。
4. 评估模型。
5. 使用模型进行预测。

步骤一：加载数据

我们将使用Scikit-Learn库提供的MNIST数据集。该数据集包含了手写数字的图片和对应的标签。

from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784')

步骤二：数据预处理

在这一步中，我们需要将数据进行标准化处理，并将数据集划分为训练集和测试集。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

X = mnist.data
y = mnist.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

步骤三：训练逻辑回归模型

在这一步中，我们将使用Scikit-Learn的逻辑回归模型进行训练。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

logisticRegr = LogisticRegression(solver='saga', multi_class='multinomial')
logisticRegr.fit(X_train, y_train)

步骤四：评估模型

在这一步中，我们将评估训练模型的性能，并计算模型的准确率。

score = logisticRegr.score(X_test, y_test)
print(score)

步骤五：使用模型进行预测

在这一步中，我们将使用训练好的模型进行预测。

import matplotlib.pyplot as plt

predicted = logisticRegr.predict(X_test)

index = 0
while True:
    if predicted[index] != y_test[index]:
        break
    index += 1

image = X_test[index].reshape(28,28)
plt.gray()
plt.imshow(image)
plt.show()

print(predicted[index])

示例说明

这里提供两个示例说明。

示例一

我们将使用步骤三指定的逻辑回归模型，对输入数据进行预测。

from PIL import Image

image_file = 'test.png'
image = Image.open(image_file).convert('L')
image = image.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)
image.save('test_28x28.png')
image_data = list(image.getdata())
image_array = [(255 - x) * 1.0 / 255.0 for x in image_data]
print(image_array)

import numpy as np
test_data = np.array([image_array])
test_data = scaler.transform(test_data)
predicted = logisticRegr.predict(test_data)
print(predicted[0])

在这个示例中，我们读取了一张28x28的数字图片，对其进行了预处理，并将其传递给模型进行预测。

示例二

这个示例介绍了如何生成随机的手写数字，并使用训练好的模型进行预测。

import random
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

SIZE = (28, 28)
FONT = ImageFont.truetype('/Library/Fonts/Arial.ttf', 20)
draw = ImageDraw.Draw(im)
image = Image.new('L', SIZE, color=255)

for i in range(random.randint(1, 5)):
    x1 = random.randint(0, SIZE[0] // 2)
    y1 = random.randint(0, SIZE[1] // 2)
    size = random.randint(3, SIZE[1] // 2)
    draw.ellipse([x1, y1, x1+size, y1+size], outline=0, fill=0)

image_array = list(image.getdata())
image_array = [(255 - x) * 1.0 / 255.0 for x in image_array]

test_data = np.array([image_array])
test_data = scaler.transform(test_data)
predicted = logisticRegr.predict(test_data)

plt.gray()
plt.imshow(image)
plt.show()

print(predicted[0])

在这个示例中，我们生成了一个随机的手写数字，对其进行了预处理，并将其传递给模型进行预测。