Редактирование: Известные наборы данных

Перейти к: навигация, поиск

Внимание! Вы не авторизовались на сайте. Ваш IP-адрес будет публично видимым, если вы будете вносить любые правки. Если вы войдёте или создадите учётную запись, правки вместо этого будут связаны с вашим именем пользователя, а также у вас появятся другие преимущества.

Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.
Текущая версия Ваш текст
Строка 193: Строка 193:
  
  
  from sklearn.datasets import fetch_openml
+
from sklearn.datasets import fetch_openml
  from numpy import arange
+
from numpy import arange
  import random
+
import random
  from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
+
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
  from sklearn import datasets, svm, metrics
+
from sklearn import datasets, svm, metrics
  
 
[[Файл:Mnist-predict.png|мини|Рисунок 2. Результат работы классификатора]]
 
[[Файл:Mnist-predict.png|мини|Рисунок 2. Результат работы классификатора]]
  
  mnist = fetch_openml('MNIST_784')
+
mnist = fetch_openml('MNIST_784')
  indices = arange(len(mnist.data))
+
indices = arange(len(mnist.data))
  randidx = random.sample(list(indices), 500)
+
randidx = random.sample(list(indices), 500)
  mnist.data = mnist.data[randidx]
+
mnist.data = mnist.data[randidx]
  mnist.target = mnist.target[randidx]
+
mnist.target = mnist.target[randidx]
  X = mnist.data
+
X = mnist.data
  Y = mnist.target
+
Y = mnist.target
  train = len(X)//2
+
train = len(X)//2
  clf = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", max_depth=5)
+
clf = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", max_depth=5)
  clf.fit(X[:train], Y[:train])
+
clf.fit(X[:train], Y[:train])
  expected = Y[train:]
+
expected = Y[train:]
  predicted = clf.predict(X[train:])
+
predicted = clf.predict(X[train:])
  print("Classification report for classifier %s:\n%s\n" % (clf, metrics.classification_report(expected, predicted)))
+
print("Classification report for classifier %s:\n%s\n" % (clf, metrics.classification_report(expected, predicted)))
  
 
     digit    precision    recall  f1-score  support
 
     digit    precision    recall  f1-score  support

Пожалуйста, учтите, что любой ваш вклад в проект «Викиконспекты» может быть отредактирован или удалён другими участниками. Если вы не хотите, чтобы кто-либо изменял ваши тексты, не помещайте их сюда.
Вы также подтверждаете, что являетесь автором вносимых дополнений, или скопировали их из источника, допускающего свободное распространение и изменение своего содержимого (см. Викиконспекты:Авторские права). НЕ РАЗМЕЩАЙТЕ БЕЗ РАЗРЕШЕНИЯ ОХРАНЯЕМЫЕ АВТОРСКИМ ПРАВОМ МАТЕРИАЛЫ!

Чтобы изменить эту страницу, пожалуйста, ответьте на приведённый ниже вопрос (подробнее):

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)

Шаблон, используемый на этой странице: