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标题: 基于支持向量机的Digits手写数字识别 [打印本页]

作者: 大连全瓷种植牙齿制作中心 时间: 前天 23:15
标题: 基于支持向量机的Digits手写数字识别

加载查看Digits数据集，利用matshow方法将像素矩阵表现为图片。

结果如下：

利用差别核函数的支持向量机分类模型举行分类
2.1.正则化系数C的修改：
分别记录四种核函数在正则化参数C分别为0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1时的模型准确率。并利用网格搜索选择出最佳的模型参数和得分，最后实行交叉验证并计算模型的性能指标

结果如下：

2.2.多项式核下多项式维度参数degree的修改：
分别记录多项式核函数下维度参数为1, 3, 5, 7, 9时的模型准确率。

结果如下：

sklearn中SVC函数相关参数的修改

3.1.正则化系数C的修改
分别记录四种核函数在正则化参数C分别为0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1时的模型准确率。

正则化参数C	0.01	0.05	0.1	0.5	1
rbf核	0.111	0.914	0.947	0.978	0.981
linear核	0.978	0.983	0.975	0.975	0.975
poly核	0.089	0.344	0.569	0.922	0.964
sigmoid核	0.328	0.894	0.919	0.942	0.931

结果如下，并把结果记录在题目表格中：

3.2.多项式核下多项式维度参数degree的修改
分别记录多项式核函数下维度参数为1, 3, 5, 7, 9时的模型准确率。

维度degree	1	3	5	7	9
C=0.01	0.408	0.089	0.119	0.128	0.131
C=0.05	0.908	0.344	0.183	0.169	0.144
C=0.1	0.939	0.569	0.264	0.175	0.167
C=0.5	0.972	0.922	0.489	0.269	0.208

结果如下，并把结果记录在题目表格中：

绘制ROC曲线

请按照给出的代码示例编写代码，绘制数字8和9对应的两条ROC曲线。

结果如下：

5.生存模型，利用加载的模型举行预测

结果如下：

结果分析

差别的核函数对模型精度有肯定的影响。可以看到在下表中，当正则化参数为0.01时，linear核的SVM模型准确率已经达到了0.978，sigmoid核的模型准确率较低为0.328，而其他核函数的模型准确率则非常低，可见在其他条件相同的情况下，利用差别的核函数对模型好坏有着比较大的影响。

差别的正则化参数对模型精度有肯定的影响。如下图所示，对于rbf核，正则化参数C为0.01时模型准确率为0.111，C为0.05时模型准确率就达到了0.914，随着C的继续增大，对模型准确率的影响逐渐减小。而对于linear核这种一开始表现就比较好的核函数，调整C的巨细对其结果的影响也是比较小的，甚至大概出现负优化，比如这里linear核的C从0.05到0.1的过程，模型准确率从0.983下降为0.975。同理，对于同一个多项式维度下的模型，差别的C也对模型的终极准确率产生了影响，并且对于差别的维度，C的影响力也不一样，这里在维度1下，C从0.01到0.05的过程对模型影响较大，而维度3下C从0.1到0.5的过程对模型的影响较大。

差别的多项式阶数对模型精度也有肯定的影响。如下图所示，在C=0.05的情况下，随着维度的增高，模型的准确率在下降，并且下降速率是先快后慢的。在差别正则化参数C的情况下，初始准确率越高的模型，随着维度的增高受到的影响越小，终极的模型准确率下降的相对较少，在C=0.01的时间，一维的准确率较低，随着维度的增长，模型准确率下降，甚至出现了“触底反弹”的情况；而对于C=0.1的情况，一维准确率较高，随着维度的增大，其下降幅度相对较小。

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