熟悉sklearn中的集成方法的使用，使用mnist数据（访问方法见下面的cell），重复上述实验，实验中调节各模型的参数据应使得各模型的得分尽量高，这样集成后的得分才会高。import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_openml # Load data from https://www.openml.org/d/554 X, y = fetch_openml("mnist_784", version=1, return_X_y=True, as_frame=False) X = X / 255.0 #[0,1]范围内的浮点数 print(X.shape,y.shape) #(70000, 784) (70000,)

好的，你的问题是如何使用sklearn中的集成方法对mnist数据进行分类？ 首先，我们需要将数据拆分为训练集和测试集： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` 接下来，我们可以使用sklearn中的各种分类器来训练模型，例如决策树分类器、随机森林分类器、支持向量机分类器、K近邻分类器等等。我们需要使用交叉验证来调整每个模型的超参数，使其在训练集上的得分尽可能高。 ```python from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 决策树分类器 param_grid = {'max_depth': [10, 20, 30]} dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc_cv = GridSearchCV(dtc, param_grid, cv=5) dtc_cv.fit(X_train, y_train) print("Best parameters for DecisionTreeClassifier: ", dtc_cv.best_params_) # 随机森林分类器 param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200], 'max_depth': [10, 20, 30]} rfc = RandomForestClassifier(random_state=42) rfc_cv = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=5) rfc_cv.fit(X_train, y_train) print("Best parameters for RandomForestClassifier: ", rfc_cv.best_params_) # 支持向量机分类器 param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']} svc = SVC(random_state=42) svc_cv = GridSearchCV(svc, param_grid, cv=5) svc_cv.fit(X_train[:10000], y_train[:10000]) # SVC 训练时间较长，我们只用前10000个数据 print("Best parameters for SVC: ", svc_cv.best_params_) # K近邻分类器 param_grid = {'n_neighbors': [3, 5, 7], 'weights': ['uniform', 'distance']} knn = KNeighborsClassifier() knn_cv = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5) knn_cv.fit(X_train[:10000], y_train[:10000]) # KNN 训练时间较长，我们只用前10000个数据 print("Best parameters for KNeighborsClassifier: ", knn_cv.best_params_) ``` 最后，我们可以使用voting classifier或bagging classifier来将各个模型集成起来，得到更加准确的结果。 ```python from sklearn.ensemble import VotingClassifier, BaggingClassifier # 投票分类器 dtc = DecisionTreeClassifier(max_depth=20, random_state=42) rfc = RandomForestClassifier(max_depth=30, n_estimators=200, random_state=42) svc = SVC(C=10, kernel='rbf', random_state=42) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, weights='distance') voting_clf = VotingClassifier(estimators=[('dtc', dtc), ('rfc', rfc), ('svc', svc), ('knn', knn)], voting='hard') voting_clf.fit(X_train, y_train) print("Voting classifier accuracy: ", voting_clf.score(X_test, y_test)) # Bagging分类器 dtc = DecisionTreeClassifier(max_depth=20, random_state=42) bagging_clf = BaggingClassifier(dtc, n_estimators=500, max_samples=100, bootstrap=True, n_jobs=-1, random_state=42) bagging_clf.fit(X_train, y_train) print("Bagging classifier accuracy: ", bagging_clf.score(X_test, y_test)) ``` 希望这些代码可以帮助你使用sklearn中的集成方法对mnist数据进行分类。