《使用 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 进行实践机器学习》第三版

第 3 章 分类 分类

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在第 1 章中，我提到最常见的监督学习任务是回归（预测值）和分类（预测类）。在第 2 章中，我们探讨了回归任务，即使用线性回归、决策树和随机森林等各种算法预测房屋价值（这些算法将在后面的章节中详细介绍）。现在，我们将把注意力转向分类系统。

MNIST

在本章中，我们将使用 MNIST 数据集，这是一组由高中生和美国人口普查局员工手写的 70,000 张小数字图像。每张图像都标有其代表的数字。人们对这个数据集进行了大量的研究，因此它经常被称为机器学习的 "hello world"：每当人们提出一种新的分类算法时，他们都会好奇地想知道这种算法在 MNIST 上的表现如何，而且任何学习机器学习的人迟早都会用到这个数据集。

Scikit-Learn 提供了许多下载流行数据集的辅助函数。MNIST 就是其中之一。以下代码从 OpenML.org 获取 MNIST 数据集。¹

from sklearn.datasets import fetch_openml

mnist = fetch_openml('mnist_784', as_frame=False)

sklearn.datasets 软件包主要包含三类函数：fetch_* 函数（如fetch_openml() ），用于下载现实生活中的数据集；load_* 函数，用于加载与 Scikit-Learn 绑定的小型玩具数据集（因此无需通过互联网下载）；以及make_* 函数，用于生成假数据集，对测试非常有用。生成的数据集通常以(X, y) 元组的形式返回，其中包含输入数据和目标数据，两者都是 NumPy 数组。其他数据集以sklearn.utils.Bunch 对象的形式返回，这是一个字典，其条目也可以作为属性访问。它们通常包含以下条目：

"DESCR"

数据集说明

"data"

输入数据，通常是二维 NumPy 数组

"target"

标签，通常为一维 NumPy 数组

fetch_openml() 函数有点不同寻常，因为它默认以 Pandas DataFrame 的形式返回输入，以 Pandas Series 的形式返回标签（除非数据集很稀疏）。但 MNIST 数据集包含图像，而 DataFrame 并不适合图像，因此最好设置as_frame=False ，以 NumPy 数组的形式获取数据。让我们来看看这些数组：

>>> X, y = mnist.data, mnist.target
>>> X
array([[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
       ...,
       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]])
>>> X.shape
(70000, 784)
>>> y
array(['5', '0', '4', ..., '4', '5', '6'], dtype=object)
>>> y.shape
(70000,)

共有 70,000 幅图像，每幅图像有 784 个特征。这是因为每幅图像都是 28 × 28 像素，每个特征只代表一个像素的强度，从 0（白色）到 ...