Chiffres manuscrits

Fait partie de la section Apprentissage supervisé du Journey Machine Learning de Coddy. Leçon 57 sur 58.

La machine de tri d’un bureau de poste lit les chiffres manuscrits des codes postaux à partir des scans de 8 × 8 que tu as découverts dans « Les chiffres en un coup d’œil », load_digits :

Vingt chiffres manuscrits en deux rangées, de 0 à 9 écrits par deux personnes différentes, dessinés sous forme de petits scans gris en blocs ; certains ressemblent beaucoup à d’autres chiffres

Deux candidats veulent le poste : k-NN, avec le k suggéré par un ingénieur, et une forêt aléatoire de 100 arbres.

Cette fois, les erreurs comptent. Le bureau a besoin du candidat le plus équitable, de son score sur des scans inédits et de sa confusion la plus fréquente : ces chiffres sont donc transmis à une personne.

Défi

Difficile

Le programme lit le k de l’ingénieur ; le code de départ configure un graphique avec un titre.

Réserve un quart stratifié pour le test, random_state=0.
Effectue une validation croisée de k-NN avec ce k et d’une forêt de 100 arbres (random_state=0), avec 5 plis, sur les lignes d’entraînement. Affiche chaque moyenne (3 décimales) et le gagnant.
Entraîne le gagnant et affiche sa précision sur les données de test.
Affiche l’erreur la plus fréquente dans la matrice de confusion des données de test, puis dessine la matrice sur ax et l’affiche.

Pour une autre machine et 3 :

k-NN: CV accuracy 0.979
Random forest: CV accuracy 0.968
Winner: k-NN
Test accuracy: 0.976
Most confused: 7 read as 2 (3 times)

Ensuite, Coddy affiche ta matrice.

Essayez vous-même

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay

digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
k = int(input())

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title("Test Digits")

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