一、数据集介绍
手写数字数据集(MNIST)是一个非常有名的数据集，里面包含了一组由0到9手写数字的图像数据集。这个数据集被用来测试数字分类算法的效果。MNIST数据集可从Yann Lecun网站下载。
该数据集包含了训练用的60000个样本和测试用的10000个样本，每个样本是一个28*28的大小的灰度图像，可将其看做矩阵或二维数组。
二、加载MNIST数据集
在Python中，可以使用如下代码来将MNIST数据集加载到Python环境中：
from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, as_frame=False)
X = mnist.data
y = mnist.target
这段代码中，我们使用scikit-learn库中的fetch_openml函数，从名称为mnist_784的数据集中加载MNIST数据集，将数据作为NumPy数组的形式并将其存储在变量X中。同时，我们还将对应的标签存储在变量y中。
需要注意的是，我们使用as_frame=False参数来确保将数据和标签作为NumPy数组返回。
三、预处理MNIST数据集
1. 像素值归一化
对于图像分类任务，数据预处理通常是一个必要的环节，为了提高模型的性能，MNIST数据集也不例外。
对于像素值而言，很多算法对像素值范围更加敏感，而MNIST数据集中的像素值是介于0和255之间，因此我们需要将像素值归一化到0到1之间。
以下代码片段将像素值除以255来完成归一化：
X = X/255.02. 单位化标签
为了更好地使用数据标签，应将每个标签以单位向量形式表示。
具体而言，我们可以使用一个长度为10的向量来表示一个标签，其中仅有对应的索引处为1，其余位置均为0。
例如，标签4可以被表示为[0,0,0,0,1,0,0,0,0,0]。
以下代码片段将标签转换为单位向量的形式：
import numpy as np
y = y.astype(np.int)
n_classes = 10
y_one_hot = np.zeros((y.shape[0], n_classes))
y_one_hot[np.arange(y.shape[0]), y] = 1
y = y_one_hot四、代码示例
以下代码是完整的加载和预处理MNIST手写数字数据集的示例：
from sklearn.datasets import fetch_openml
import numpy as np
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, as_frame=False)
X = mnist.data
X = X/255.0 # 归一化
y = mnist.target.astype(np.int) # 类型转换
n_classes = 10
y_one_hot = np.zeros((y.shape[0], n_classes))
y_one_hot[np.arange(y.shape[0]), y] = 1 # 单位化
y = y_one_hot
五、总结
在这篇文章中，我们使用Python编写函数来加载和预处理手写数字数据集。我们首先介绍了MNIST数据集的基本信息，然后详细讲解了如何使用scikit-learn库中的fetch_openml函数来加载数据集，并对其进行一些基本的预处理，例如像素值归一化和标签的单位化向量表示。这些简单的预处理步骤不仅可以提高算法性能，也可以加速算法的收敛速度。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/279733.html
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