【Scikit-learn】MLP（多層パーセプトロン）で手描き数字の判別【ニューラルネットワーク】

Pythonと機械学習ライブラリ「scikit-learn」によるニューラルネットワーク（多層パーセプトロン・MLP）で手書き数字画像から数字を判別（digitsデータセット）する方法についてまとめました。

【MLP】手書き数字画像から数字を判別（digitsデータセット）

Scikit-learnには、様々なサンプルデータ（学習用のデータセット）が用意されています。
今回はそのうち、手書き数字画像（Digits データセット）を使って数字判別をニューラルネットワーク（多層パーセプトロン・MLP）で行ってみます。

データセットの中身は次のとおり。

種別	概要
説明変数	0～9の描き数字が描かれた画像データ群。画像1枚あたり8*8の二次元配列で格納されている。また、画素値は0～16で黒（背景部分）、白（数字部分）となっている。
目的変数	各画像の正解ラベル（0～9）
例	https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_digits_agglomeration.html#sphx-glr-auto-examples-cluster-plot-digits-agglomeration-py