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这个程序使用多层感知机MLP对 Digits 数据集进行分类。程序将数据集分为训练集和测试集创建并训练一个具有两个隐藏层的 MLP 模型。训练完成后模型对测试数据进行预测并通过准确率、分类报告和混淆矩阵评估模型的效果。这些评估指标帮助了解模型在手写数字分类任务上的表现。
代码
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix# 加载Digits数据集
digits load_digits()# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(digits.data, digits.target, test_size0.3, random_state42)# 创建多层感知机分类器
mlp MLPClassifier(hidden_layer_sizes(100, 100), max_iter300, activationrelu, solveradam, random_state1)# 训练模型
mlp.fit(X_train, y_train)# 对测试集进行预测
y_pred mlp.predict(X_test)# 计算并输出准确率
accuracy accuracy_score(y_test, y_pred)
print(fAccuracy: {accuracy})# 输出分类报告
print(\nClassification Report:)
print(classification_report(y_test, y_pred))# 输出混淆矩阵
print(\nConfusion Matrix:)
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
