手寫數字識別 小資料集

1.手寫數字資料集

#匯入手寫數字資料集

from sklearn.datasets import load_digits
import numpy as np
digits = load_digits()

# 歸一化minmaxscaler()

from sklearn.preprocessing import minmaxscaler
x_data = digits.data.astype(np.float32)
scaler = minmaxscaler()
x_data = scaler.fit_transform(x_data)
print("歸一化後",x_data)
# 轉化為的格式
獨熱編碼：
# 獨熱編碼

from sklearn.preprocessing import onehotencoder
# y = digits.target.reshape(-1,1)
#將y_data變為一列
y = digits.target.astype(np.float32).reshape(-1,1) 
y = onehotencoder().fit_transform(y).todense() #張量結構todense
print("獨熱編碼：",y)
# 切分資料集
3.設計卷積神經網路結構
from tensorflow.keras.models import sequential

from tensorflow.keras.layers import dense,dropout,conv2d,maxpool2d,flatten
#3、建立模型
model = sequential()
ks = (3, 3) # 卷積核的大小
input_shape = x_train.shape[1:]
# 一層卷積，padding='same',tensorflow會對輸入自動補0
model.add(conv2d(filters=16, kernel_size=ks, padding='same', input_shape=input_shape, activation='relu'))
# 池化層1
model.add(maxpool2d(pool_size=(2, 2)))
# 防止過擬合，隨機丟掉連線
model.add(dropout(0.25))
# 二層卷積
model.add(conv2d(filters=32, kernel_size=ks, padding='same', activation='relu'))
# 池化層2
model.add(maxpool2d(pool_size=(2, 2)))
model.add(dropout(0.25))
# 三層卷積
model.add(conv2d(filters=64, kernel_size=ks, padding='same', activation='relu'))
# 四層卷積
model.add(conv2d(filters=128, kernel_size=ks, padding='same', activation='relu'))
# 池化層3
model.add(maxpool2d(pool_size=(2, 2)))
model.add(dropout(0.25))
# 平坦層
model.add(flatten())
# 全連線層
model.add(dense(128, activation='relu'))
model.add(dropout(0.25))
# 啟用函式softmax
4.模型訓練
import matplotlib.pyplot as plt

# 畫圖
def show_train_history(train_history, train, validation):
plt.plot(train_history.history[train])
plt.plot(train_history.history[validation])
plt.title('train history')
plt.ylabel('train')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['train', 'validation'], loc='upper left')
plt.show()
# 4、模型訓練
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
train_history = model.fit(x=x_train, y=y_train, validation_split=0.2, batch_size=300, epochs=10, verbose=2)
# 準確率
show_train_history(train_history, 'accuracy', 'val_accuracy')
# 損失率
5.模型評價
import pandas as pd

import seaborn as sns
# model.evaluate()
score = model.evaluate(x_test, y_test)
print('score：', score)
# **值
y_pred = model.predict_classes(x_test)
print('y_pred：', y_pred[:10])
# 交叉表與交叉矩陣
y_test1 = np.argmax(y_test, axis=1).reshape(-1)
y_true = np.array(y_test1)[0]
# 交叉表檢視**資料與原資料對比
# pandas.crosstab
pd.crosstab(y_true, y_pred, rownames=['true'], colnames=['predict'])
# 交叉矩陣
# seaborn.heatmap
y_test1 = y_test1.tolist()[0]
a = pd.crosstab(np.array(y_test1), y_pred, rownames=['lables'], colnames=['predict'])
# 轉換成屬dataframe
15 手寫數字識別 小資料集
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