利用sklearn.neural_network进行手写数字识别

手写数字识别是一项常见的机器学习任务，它的目标是根据手写数字的图像来预测其对应的数字。sklearn.neural_network是scikit-learn库中的一个模块，用于实现神经网络算法，可以用于手写数字识别。

下面是一个使用sklearn.neural_network进行手写数字识别的示例代码：

# 导入所需要的库
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建神经网络分类器
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(25,), max_iter=10, alpha=1e-4,
                    solver='sgd', verbose=10, tol=1e-4, random_state=42,
                    learning_rate_init=.1)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
predictions = clf.predict(X_test)

# 输出准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(f"准确率: {accuracy}")

上述代码中，首先我们通过from sklearn.datasets import load_digits导入了手写数字数据集。该数据集包含1797个样本，每个样本是一张8x8像素的灰度图片，对应一个0-9之间的数字。

然后，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总样本的20%。

接下来，我们创建了一个MLPClassifier对象，该对象是一个多层感知器分类器。我们设置了一个隐藏层大小为25，最大迭代次数为10，学习率为0.1等参数。

然后，我们使用fit函数对模型进行训练，将训练集的特征X_train和对应的标签y_train作为输入。

最后，我们使用训练好的模型对测试集的特征X_test进行预测，得到了预测结果predictions。我们还使用score函数计算了模型在测试集上的准确率，并将其打印输出。

这是一个简单的使用sklearn.neural_network进行手写数字识别的示例。通过调整隐藏层大小、迭代次数和学习率等参数，你可以进一步提高模型的准确率。