jinchiim / mnist_

mnist를 이용한손글씨 분류기를 만들어 숫자 예측해보기.

mnist_

mnist를 이용한손글씨 분류기를 만들어 숫자 예측해보기.

사용 프로그램

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python　　　　3.9
matplotlib　　　　3.6.0
numpy　　　　1.22.4
scikit-learn　　　　1.1.3
seaborn　　　　0.12.0

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• 자세한 설명은 코드 밑 주석 참고
• 정확도를 높이기 위해 random_forest 사용으로 0.93까지 도달
• 모델은 정수 처리 보다는 실수 처리 할때의 성능이 더 좋으므로 0 ~ 255 의 픽셀값으로 이루어진 이미지를 0~1 픽셀값으로 바꿈
• img > numpy.array 형식으로 변경
• 사진 크기 변경 하려 했으나, sklearn이 8 * 8 이미지 모델 제공 확인

random_forest = RandomForestClassifier(random_state=55)
random_forest.fit(X_train, y_train)
.
.
img = np.array(img)
.
.
img = img / 255
.

왜 정확도가 높지 않은가?
더 많은 데이터로 더 많은 반복 학습 필요, 특정 패턴을 확인하는 CNN을 활용하면 정확도가 더 높다는 정보를 확인하였으나, 기존 손글씨로 비교하기 때문에 조금 더 일치한다 판단하는 숫자로 오류 생성되는 것이 아닌가 라는 판단을 내렸습니다.
기존 띄워진 손글씨 숫자 이미지와 비슷하게 작성하면, 맞는 답을 도출하는 결과 확인할 수 있었습니다.

가설 도움 이미지

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보여준 랜덤 손글씨 이미지

결과