说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档），如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注获取。

1.项目背景

在当今数字化转型加速的时代，手写数字识别作为图像处理与机器学习领域的一个经典问题，具有广泛的实际应用价值。无论是邮政编码的自动识别、银行支票上的手写金额辨识，还是移动设备中的手写输入法，都离不开高效准确的手写数字识别技术。支持向量机（SVM）作为一种强大的监督学习模型，在分类和回归分析中表现出色，尤其适用于高维空间的数据分类任务。本项目旨在利用SVM技术对手写数字进行识别，通过构建并训练一个高性能的SVM模型，实现对来自MNIST数据集的手写数字进行精准分类。此项目不仅能够深化对SVM算法原理及其实现细节的理解，同时也为实际应用提供了可靠的解决方案，展示了机器学习技术在日常生活中的巨大潜力。 

本项目通过Python基于SVM技术的手写数字识别问题项目实战。              

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据详情如下：

3.数据预处理

3.1 数据读取处理

使用Numpy工具读取数据：

关键代码：

4.探索性数据分析

4.1 展示原始图片

用Matplotlib工具绘图：

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下：

5.2 数据集拆分

通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%验证集进行划分，关键代码如下：

5.3 数据标准化

关键代码如下：

6.构建支持向量机分类模型 

主要通过Python基于SVM技术的手写数字识别问题，用于目标分类。           

6.1 构建模型

构建分类模型。

模型名称	模型参数
SVM分类模型	默认参数

7.模型评估

7.1评估指标及结果

评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。 

模型名称	指标名称	指标值
测试集
SVM分类模型	准确率	0.9369
	查准率	0.9382
	查全率	0.9369
	F1分值	0.9371

从上表可以看出，F1分值为0.9371，说明模型效果良好。               

关键代码如下：  

7.2 分类报告

  

从上图可以看出，每种类别的F1分值。      

7.3 混淆矩阵

从上图可以看出，每种类别预测错误的数量。 

7.4 预测结果展示

8.结论与展望

综上所述，本文采用了通过Python基于SVM技术的手写数字识别问题项目实战，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的建模工作。