El Yazısıyla Yazılmış Rakamlar

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Denetimli Öğrenme bölümünün bir parçası. Ders 57 / 58.

Bir postanenin sıralama makinesi, Digits at a Glance bölümünde gördüğün 8'e 8 taramalardaki el yazısı posta kodu rakamlarını okur, load_digits:

İki farklı kişi tarafından yazılmış, 0'dan 9'a kadar yirmi el yazısı rakam iki satırda; küçük, köşeli gri taramalar olarak çizilmiş; birkaçı diğer rakamlara çok benziyor

İki aday işi istiyor: bir mühendisin önerdiği k değerine sahip k-NN ve 100 ağaçtan oluşan bir rastgele orman.

Bu kez hatalar önemli. Ofisin daha adil kazanana, görülmemiş taramalardaki puanına ve en sık karıştırdığı rakama ihtiyacı var; bu yüzden o rakamlar bir kişiye aktarılır.

Görev

Zor

Program mühendisin k değerini okur; başlangıç kodu başlıklı bir grafik oluşturur.

Tabakalı bir test çeyreğini ayır; random_state=0.
Eğitim satırlarında, bu k değeriyle k-NN'yi ve 100 ağaçlı bir ormanı (random_state=0) 5 katlı çapraz doğrulamaya tabi tut. Her birinin ortalamasını (3 ondalık basamakla) ve kazananı yazdır.
Kazanan modeli eğit ve test doğruluğunu yazdır.
Test karmaşıklık matrisindeki en büyük hatayı yazdır, ardından matrisi ax üzerinde çiz ve göster.

Başka bir makine ve 3 için:

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)

Ardından Coddy matrisini raporlar.

Kendin dene

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")

# Kodunuzu aşağıya yazın