تمرين تصنيف الأرقام#

تمرين تعليمي يتعلق باستخدام تقنيات التصنيف على مجموعة بيانات الأرقام.

يتم استخدام هذا التمرين في جزء clf_tut من قسم supervised_learning_tut من stat_learn_tut_index.

نتيجة KNN: 0.961111
نتيجة LogisticRegression: 0.933333

# Authors: The scikit-learn developers
# SPDX-License-Identifier: BSD-3-Clause

from sklearn import datasets, linear_model, neighbors

X_digits, y_digits = datasets.load_digits(return_X_y=True)
X_digits = X_digits / X_digits.max()

n_samples = len(X_digits)

X_train = X_digits[: int(0.9 * n_samples)]
y_train = y_digits[: int(0.9 * n_samples)]
X_test = X_digits[int(0.9 * n_samples) :]
y_test = y_digits[int(0.9 * n_samples) :]

knn = neighbors.KNeighborsClassifier()
logistic = linear_model.LogisticRegression(max_iter=1000)

print("نتيجة KNN: %f" % knn.fit(X_train, y_train).score(X_test, y_test))
print(
    "نتيجة LogisticRegression: %f"
    % logistic.fit(X_train, y_train).score(X_test, y_test)
)

Total running time of the script: (0 minutes 0.096 seconds)

Related examples

ربط الأنابيب: ربط PCA والانحدار اللوجستي

ربط الأنابيب: ربط PCA والانحدار اللوجستي

تمرين SVM

تمرين SVM

مقارنة استراتيجيات التعلم العشوائي لتصنيف الشبكة العصبية متعددة الطبقات

مقارنة استراتيجيات التعلم العشوائي لتصنيف الشبكة العصبية متعددة الطبقات

ميزات شبكة بولتزمان المقيدة لتصنيف الأرقام

ميزات شبكة بولتزمان المقيدة لتصنيف الأرقام

Gallery generated by Sphinx-Gallery