小呆学数据分析——Digit Recognizer字体识别_digit字体

0. 问题

MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.
本题目就是通过带有标签的训练集预测出测试集的字体识别。
项目数据来自：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data

1. 数据初步分析

在python中导入数据，并观察

import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'H:\DataAnalysis\digitrecognizer\train.csv')
print(df)
print(df[df.isnull().values])
print(df.isnull().any().describe())
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       label  pixel0  pixel1  pixel2  ...  pixel780  pixel781  pixel782  pixel783
0          1       0       0       0  ...         0         0         0         0
1          0       0       0       0  ...         0         0         0         0
2          1       0       0       0  ...         0         0         0         0
3          4       0       0       0  ...         0         0         0         0
4          0       0       0       0  ...         0         0         0         0
...      ...     ...     ...     ...  ...       ...       ...       ...       ...
41995      0       0       0       0  ...         0         0         0         0
41996      1       0       0       0  ...         0         0         0         0
41997      7       0       0       0  ...         0         0         0         0
41998      6       0       0       0  ...         0         0         0         0
41999      9       0       0       0  ...         0         0         0         0

[42000 rows x 785 columns]
Empty DataFrame
Columns: [label, pixel0, pixel1, pixel2, pixel3, pixel4, pixel5, pixel6, pixel7, pixel8, pixel9, ...]
Index: []

[0 rows x 785 columns]

count       785
unique        1
top       False
freq        785
dtype: object
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可以看出数据集中没有缺失值。

2. 第一轮学习

在第一轮学习中，通过sklearn库中的多种机器学习方法进行数据分析。

2.1 数据标准化

数据集的一行（即一个样本）是28x28像素点的组成灰度图片，所以像素点是0-255的整型数值，为了能够更好的进行数据挖掘，需要对其进行标准化转换。
在标准化转换可以选择最大值转换，也可以将其转化成One-Hot编码形式。

def feature(df, op='binary'):
    feature = df

    if op=='binary':
        feature[feature < 1] = 0
        feature[feature > 0] = 1
    elif op=='scale':
        from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler
        sc = MaxAbsScaler()
        feature = sc.fit_transform(feature)

    return feature
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2.2 模型训练及预测

第一次尝试中采用K近邻法、支持向量机。

2.2.1 第一次尝试

2.2.1.1 k近邻法

if __name__=='__main__':

    # load train dataset
    df = pd.read_csv(r'H:\DataAnalysis\digitrecognizer\train.csv')
    train = df.values[:, 1:]
    train_label = df.values[:, 0]#.reshape(train.shape[0], 1)
    train_feature = feature(train, op='binary')

    # load test dataset
    predict_df = pd.read_csv(r'H:\DataAnalysis\digitrecognizer\test.csv')
    test_feature = feature(predict_df, op='binary')
    
    # k-neighbors classifier
    knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, algorithm='kd_tree', weights='distance', p=2)
    knn_clf.fit(train_feature, train_label)

    knn_predict_label = knn_clf.predict(test_feature)
    submission = np.c_[list(range(1, knn_predict_label.shape[0]+1)), knn_predict_label]
    submission = pd.DataFrame(submission, columns=['ImageId', 'Label'])
    submission.to_csv(r'H:\DataAnalysis\digitrecognizer\submission3.csv', index=False)
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将结果上传到kaggle，准确率得分是96.385%，不是很高。如果将数据标准化用scale，可以提高一些准确率（从96.385%到96.9%）。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Figure 1: feature option set binary

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Figure ２: feature option set scale

2.2.1.2 支持向量机

代码如下

if __name__=='__main__':

    # load train dataset
    df = pd.read_csv(r'H:\DataAnalysis\digitrecognizer\train.csv')
    train = df.values[:, 1:]
    train_label = df.values[:, 0]
    train_feature = feature(train, op='scale')

    # load test dataset
    predict_df = pd.read_csv(r'H:\DataAnalysis\digitrecognizer\test.csv')
    test_feature = feature(predict_df, op='scale')

    # support vector machine
    svm_clf = SVC(C=0.5, kernel='rbf', gamma='scale')
    svm_clf.fit(train_feature, train_label)
    svm_predict_label = svm_clf.predict(test_feature)
    submission = np.c_[list(range(1, svm_predict_label.shape[0]+1)), svm_predict_label]
    submission = pd.DataFrame(submission, columns=['ImageId', 'Label'])
    submission.to_csv(r'H:\DataAnalysis\digitrecognizer\submission_svm_opscale.csv', index=False)
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在支持向量机方法中数据标准化采用scale，准确率为96.957%，和k近邻法差不多。