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python:mnistデータで最適なkを探すプログラム

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投稿2017/11/28 06:47

###前提・実現したいこと

MNIST手書き数字データセットを使って最適なkを探すプログラムを作成しているのですが、
現在の状況からどのように改善すればいいか教えてください。
また、kの使う近傍数ごとの正解率を折れ線グラフで可視化するプログラムも教えてください。

###発生している問題

データの容量が大きいこと

###該当のソースコード

python

from sklearn import datasets, model_selection, svm, metrics mnist = datasets.fetch_mldata('MNIST original', data_home='data/src/download/') print(type(mnist)) print(mnist.keys()) mnist_data = mnist.data / 255 mnist_label = mnist.target print(mnist_data.shape) print(mnist_label.shape) train_size = 500 test_size = 100 data_train, data_test, label_train, label_test = model_selection.train_test_split(mnist_data, mnist_label, test_size=test_size, train_size=train_size) clf = svm.SVC() clf.fit(data_train, label_train) pre = clf.predict(data_test) ac_score = metrics.accuracy_score(label_test, pre) print(ac_score) import timeit num = 10 train_size = 500 test_size = 100 data_train, data_test, label_train, label_test = model_selection.train_test_split(mnist_data, mnist_label, test_size=test_size, train_size=train_size) clf = svm.SVC() print(timeit.timeit(lambda: clf.fit(data_train, label_train), number=num) / num) pre = clf.predict(data_test) ac_score = metrics.accuracy_score(label_test, pre) print(ac_score) clf = svm.LinearSVC() print(timeit.timeit(lambda: clf.fit(data_train, label_train), number=num) / num) pre = clf.predict(data_test) ac_score = metrics.accuracy_score(label_test, pre) print(ac_score) train_size = 10000 test_size = 2000 data_train, data_test, label_train, label_test = model_selection.train_test_split(mnist_data, mnist_label, test_size=test_size, train_size=train_size) clf = svm.LinearSVC() print(timeit.timeit(lambda: clf.fit(data_train, label_train), number=num) / num) pre = clf.predict(data_test) ac_score = metrics.accuracy_score(label_test, pre) print(ac_score) # 5.980748841702007 # 0.8945 co_mat = metrics.confusion_matrix(label_test, pre) print(co_mat)

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
Anaconda3 Python

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