说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
1.项目背景
在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）因其在图像识别和分类任务上的卓越表现而备受关注。CNNs能够自动检测图像中的特征，并通过多层结构进行高效处理，从而在各种视觉识别挑战中取得突破性成果。其中，FashionMNIST数据集作为MNIST数据集的一个流行变体，为研究者提供了一个极具挑战性的平台，用于测试和验证CNNs在时尚产品识别方面的性能。
FashionMNIST数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本是一个28x28像素的灰度图像，代表了10种不同类别的服装和配饰，包括T恤、裤子、套衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包和短靴。这些图像的多样性和复杂性要求模型不仅要具备高精度的识别能力，还要能够泛化到未见过的数据上。
本项目旨在设计并实现一个基于卷积神经网络的图像分类模型，专门针对FashionMNIST数据集进行处理。该项目的意义不仅在于推动计算机视觉领域的理论研究，还在于其潜在的实际应用价值。例如，准确识别和分类时尚产品的能力可以应用于电子商务网站的商品推荐系统、库存管理和自动化分类等领域，从而提高效率和用户体验。
开发一个高性能的卷积神经网络模型，能够在FashionMNIST数据集上达到领先的分类准确率。通过这一系列目标的实现，我们期望为学术界和产业界在图像识别和分类领域的研究和发展做出贡献。
本项目通过卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)实现时装类别识别。
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)，数据项统计如下：
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | 28*28图像 | |
| 11 | label | 标签 |
数据详情如下(部分展示)：
3.数据预处理
3.1 加载数据
关键代码：
3.2查看数据集
从上图可以看到，共70000张图片，图片大小为28*28。
关键代码：
4.探索性数据分析
4.1 柱状图
用Matplotlib工具的plot().bar()方法绘制柱状图：
4.2 扇形图
用Matplotlib工具的pie()方法绘制直方图：
4.3 随机展示图片
从上图中可以看到，这是外套，看着模糊是因为把图片放大了。
4.4 展示25张图片
5.特征工程
5.1 数据混洗
关键代码如下：
5.2 数据标准化
关键代码如下：
6.构建CNN分类模型
主要使用卷积神经网络CNN算法，用于目标分类。
6.1 构建模型
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | CNN分类模型 | kernel_size=(3, 3) |
| 2 | loss='sparse_categorical_crossentropy' | |
| 3 | optimizer='adam' |
6.2 模型摘要信息
6.3 模型网络结构
6.4 模型准确率和损失曲线图
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 | ||
| CNN分类模型 | 准确率 | 0.9146 |
| 查准率 | 0.9155 | |
| 查全率 | 0.9146 | |
| F1分值 | 0.9148 | |
从上表可以看出，F1分值为0.9148，说明模型效果较好。
关键代码如下：
7.2 分类报告
从上图可以看出，分类为0的F1分值为0.86；分类为1的F1分值为0.99；分类为2的F1分值为0.86；分类为3的F1分值为0.93；分类为4的F1分值为0.88；分类为5的F1分值为0.98；分类为6的F1分值为0.75；分类为7的F1分值为0.96；分类为8的F1分值为0.98；分类为9的F1分值为0.96。
7.3 混淆矩阵
从上图可以看出，预测错误的样本较少，整体预测准确率较好。
8.结论与展望
综上所述，本文采用了卷积神经网络CNN分类算法来构建分类模型，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预测。
# 本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下：
# 项目说明：
# 获取方式一：
# 项目实战合集导航：
https://docs.qq.com/sheet/DTVd0Y2NNQUlWcmd6?tab=BB08J2
# 获取方式二：
链接：https://pan.baidu.com/s/196BY_Tkdc2TUr7G-8zpo5A
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