15 手寫數字識別 小資料集

2022-04-26 08:06:42 字數 3291 閱讀 1161

1.手寫數字資料集

from sklearn.datasets import


load_digits


digits = load_digits()
2.資料預處理

**：

x_data =digits.data.astype(np.float32)


scale =minmaxscaler()


x_data = scale.fit_transform(x_data)    #


歸一化x = x_data.reshape(-1,8,8,1)


y_data = digits.target.astype(np.float32).reshape(-1,1)


y = onehotencoder().fit_transform(y_data).todense() #


熱獨編碼


x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=0,stratify=y)


print(x_train.shape,x_test.shape,y_train.shape,y_test.shape)
結果：

3.設計卷積神經網路結構

**：

#


建立模型


model =sequential()


#一層卷積


model.add(


conv2d(


filters=16, #


卷積核種類


kernel_size=(3, 3),    #


卷積核大小


padding='


same',


input_shape=x_train.shape[1:],


activation='


relu'))


#池化層1


model.add(maxpool2d(pool_size=(2, 2)))


model.add(dropout(0.25))    #


隨機丟棄1/4，防止過擬合


#二層卷積


model.add(


conv2d(


filters=32,


kernel_size=(3, 3),


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=(3, 3),


padding='


same',


activation='


relu'))


#四層卷積


model.add(


conv2d(


filters=128,


kernel_size=(3, 3),


padding='


same',


activation='


relu'))


#池化層3


model.add(maxpool2d(pool_size=(2, 2)))


model.add(dropout(0.25))


model.add(flatten())  


#平坦層


model.add(dense(128, activation='


relu


'))  #


全連線層


model.add(dropout(0.25))


model.add(dense(10, activation='


softmax


')) #


啟用函式


model.summary()
結果：

設計說明：

4.模型訓練

**：

#


訓練模型


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=256,


epochs=80,


verbose=2)
結果：

5.模型評價

**：

#


模型評價


score =model.evaluate(x_test,y_test)


print


(score)


#**值


y_pred =model.predict_classes(x_test)


y_test1 = np.argmax(y_test, axis=1).reshape(-1)


y_test2 =np.array(y_test1)[0]


#交叉表


import


pandas as pd


pd.crosstab(y_test2,y_pred,rownames=['


labels


'],colnames=['


predict'])


#交叉矩陣


import


seaborn as sns


import


pandas as pd


y_test1 =y_test1.tolist()[0]


a = pd.crosstab(np.array(y_test1), y_pred, rownames=['


lables


'], colnames=['


predict'])


#轉換成屬dataframe


df =pd.dataframe(a)


sns.heatmap(df, annot=true, cmap="


ylgn


", linewidths=0.2, linecolor='g'


)plt.show()
結果：

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