前言

logistic回歸，是一個分類算法，可以處理二元分類，多元分類。我們使用sklearn中的logistic對手寫數字識別進行實踐。

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數據集

MNIST數據集來自美國國家標準與技術研究所，訓練集由250個不同人手寫數字構成，50%高中學生，50%來自人口普查局。

數據集展示

數據集下載

百度云盤：
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1ZBU8XBsx7lp7gdN4ySSIWg
提取碼：5mrf

關于使用pycharm圖片不顯示

pycharm默認會在右邊進行繪圖，由于某些原因導致圖片不能顯示，只能是白圖的解決辦法。

• 我們可以首先把圖片顯示調到獨立畫框顯示。file->settings->Tools->Python Scientific 取消勾選 show plots in tool window.
  

• 進行上述操作之后會獨立彈出畫框進行畫圖，如果仍然不能顯示可以進行下面操作。

  • 找到Configure subplots
    

  • 點擊緊湊布局，就能顯示，之前不能顯示可能是因為圖太大，導致我們沒有看到。

    • 當然你也可以自己調整布局，行距列距什么的。
      

邏輯回歸手寫數字識別

## logistis回歸，是一個分類算法，可以處理二元分類，多元分類。
## 首先邏輯回歸構造冠以的線性回歸函數，然后使用sigmoid函數將回歸值映射到散列類別


## sklearn 分類算法與手寫數字識別

## 數據介紹
## MNIST數據集來自美國國家標準與技術研究所，訓練集由250個不同人手寫數字構成，50%高中學生，50%來自人口普查局


## 導包

import struct,os
import numpy as np
from array import array as pyarray
from numpy import append,array,int8,uint8,zeros

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

## 加載數據集
def load_mnist(image_file,label_file,path="mnist"):
    digits=np.arange(10)

    fname_image = os.path.join(path,image_file)
    fname_label = os.path.join(path, label_file)

    flbl = open(fname_label,'rb')
    magic_nr, size = struct.unpack(">II", flbl.read(8))
    lbl = pyarray("b",flbl.read())
    flbl.close()

    fimg = open(fname_image,'rb')
    magic_nr, size, rows, cols = struct.unpack(">IIII", fimg.read(16))
    img = pyarray("B",fimg.read())
    fimg.close()

    ind = [ k for k in range(size) if lbl[k] in digits ]
    N = len(ind)

    images = zeros((N, rows*cols),dtype = uint8)
    labels = zeros((N,1), dtype = int8)
    for i in range(len(ind)):
        images[i] = array(img[ind[i]*rows*cols : (ind[i]+1)*rows*cols]).reshape((1,rows*cols))
        labels[i] = lbl[ind[i]]

    return images,labels


train_image, train_label = load_mnist('train-images.idx3-ubyte', 'train-labels.idx1-ubyte')
test_image, test_label = load_mnist('t10k-images.idx3-ubyte','t10k-labels.idx1-ubyte')




## 數據展示
## 28*28

def show_image(imgdata, imgtarget, show_column, show_row,titlename):
    for index, (im, it) in enumerate(list(zip(imgdata, imgtarget))):
        xx = im.reshape(28,28)
        plt.subplots_adjust(left=1, bottom=None, right=3,top=2, wspace=None, hspace=None)
        plt.subplot(show_row,show_column,index+1)

        plt.axis('off')
        plt.imshow(xx, cmap='gray', interpolation='nearest')
        plt.title(titlename+':%i' % it)

    # plt.savefig(titlename+'.png')
    # 這個地方可能會有一個警告，可能因為圖太大了，不過沒關系，代碼正常運行
    plt.show()




show_image(train_image[:50], train_label[:50],10,5,'label')

## sklearn 分類模型
## 數據歸一化

train_image = [im/255.0 for im in train_image]
test_image = [im/255.0 for im in test_image]

print(len(train_image))
print(len(test_image))
print(len(train_label))
print(len(test_label))



## 模型分類
## 模型實例化
lr = LogisticRegression(max_iter=1000)
## 模型訓練
lr.fit(train_image,train_label.ravel())

## 模型驗證
predict = lr.predict(test_image)

print("accuracy score: %.4lf"% accuracy_score(predict,test_label))
print("classfication report for %s:\n%s\n"%(lr, classification_report(test_label, predict)))


show_image(test_image[:100],predict,10,10,'predict')

結果展示

• 模型訓練信息
• 可以看到
  • 準確度：0.9256
  • 訓練次數最大1000次
  • 精度、平均值、加權平均值等

• 識別效果展示
  

分析

我們展示了100張圖片的識別效果，可以找到3張明顯的識別錯誤，和模型的評估結果相似。

總結

我們可以多重復運行幾次發(fā)現結果并沒有變化，這可能也是logistic回歸的缺點吧，我們也可以使用神經網絡進行手寫數字識別，但那是深度學習的內容，我們后續(xù)會對其進行實現。