generated from LufsX/Experiment-kNN
Initial commit
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,27 @@
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name: Gitea Actions Experiment Test
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run-name: 实验自动评测 Actions 🚀
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on: [push]
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jobs:
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Experiment-Actions:
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runs-on: ubuntu-latest
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steps:
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- name: 检出代码
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uses: actions/checkout@v4
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with:
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fetch-depth: 0
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- name: 安装依赖
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run: |
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python -m venv ./.venv
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. ./.venv/bin/activate
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curl -s -o pip_cache.tar.gz ${{ vars.BACKEND_URL }}/download/pip_cache.tar.gz
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tar -zxf pip_cache.tar.gz
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pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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rm -rf testDigits trainingDigits main.py
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curl -s -o main.py ${{ vars.BACKEND_URL }}/public/experiment/knn/main.py
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curl -s -o dataSet.tar.gz ${{ vars.BACKEND_URL }}/public/experiment/knn/dataSet.tar.gz
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tar -zxf dataSet.tar.gz
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- name: 评测结果
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run: |
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. ./.venv/bin/activate
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python main.py
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@@ -0,0 +1,6 @@
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__pycache__
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main.py
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testDigits
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trainingDigits
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dataSet.tar.gz
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二值手写数字数据集*
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@@ -0,0 +1,77 @@
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# 实验一：kNN 与二值手写数字识别
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## 实验说明
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- 自行在 [`function.py`](./function.py) 中编写实现数据加载与 kNN 的手写数字分类算法。
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- 函数输入: 待分类的样本 `input_vector`, 训练数据集 `dataSet`, 训练集对应的标签 `labels`。
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- 函数返回: 预测的分类标签。
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所有成功上传的评测结果均会被记录，但不会公开展示。
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评测次数不限，最终评测成绩取**最高分**。
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## 注意事项
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挑战赛与实验为两个**不同**的仓库，注意不要混淆！
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- 实验仓库，开头名称统一为 `Experiment`
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- **有截止时间限制**！
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- 记录成绩但不公开，并且**是实验成绩的一部分**。
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- 最终成绩取最高分。
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- 挑战赛仓库，开头名称统一为 `Challenge`
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- 无截止时间限制。
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- 公开展示排行榜和最近的评测信息。
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实验开始前必须在 [`function.py`](./function.py#L28-L29) 中填写自己的学号和姓名！
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- 可以自行导入其他库，需要在 [`requirements.txt`](./requirements.txt) 添加依赖，若未在 [`requirements.txt`](./requirements.txt) 中添加使用到的依赖，则无法自动评测，**不记录成绩**。
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- 需要在 [`function.py`](./function.py) 中实现完整的 kNN 分类算法。
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- 默认 **k=0**，需**自行设置**最佳的默认 k 值，不修改默认值将**无法通过**自动评测，**成绩为零**。
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- 自动评测脚本仅会加载 `classify` 和 `load_data` 函数，请勿修改函数名。
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- 仓库内不自带数据集，本地调试时，数据集需自行下载。
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- 本地调试完成后，**需要更新提交代码**，否则无法自动评测，**没有实验成绩**。
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- 评测的运行时间受机器性能影响，运行时间仅供参考。
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- 若有评测相关问题，请在[项目工单](https://git.intcplab.cn/LufsX/Evaluation-Backend/issues)处提出，或联系 QQ: `1968647927`。
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代码提交后会进行自动评测，评测所用的环境如下：
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- CPU: Intel Xeon(R) CPU E3-1231 v3 @ 3.40GHz
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- OS: Ubuntu 22.04.4 LTS
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- Python: 3.10.12
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- numpy: 2.1.1
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## 实验操作
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本次实验因数据文件较多，故仓库内不自带数据集，本地调试时需自行下载数据集。
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- [二值手写数字数据集.zip](https://git.intcplab.cn/yuhuapeng/Machine-Learning-in-Python/raw/branch/main/%E7%AC%AC9%E7%AB%A0%209.1%20KNN%E5%88%86%E7%B1%BB%E5%99%A8/%E4%BA%8C%E5%80%BC%E6%89%8B%E5%86%99%E6%95%B0%E5%AD%97%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86.zip)
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- [二值手写数字数据集.tar.gz](https://git.intcplab.cn/LufsX/Evaluation-Backend/raw/branch/main/public/experiment/knn/dataSet.tar.gz)
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以上两文件解压内容相同，解压后得到 `trainDigits` 和 `testDigits` 文件夹，分别存放训练集和测试集。
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本次实验强烈建议将代码克隆/下载到本地进行实验调试。
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命令行操作：
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```bash
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curl -s -o dataSet.tar.gz https://git.intcplab.cn/LufsX/Evaluation-Backend/raw/branch/main/public/experiment/knn/dataSet.tar.gz
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tar -zxvf dataSet.tar.gz
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```
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注意 ⚠️
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若要完成实验，请确保是在**本页面**点击「使用模版」来创建仓库，新仓库名称建议与模版名称相同，其余操作参见[挑战赛的说明](https://git.intcplab.cn/LufsX/Challenge-kNN#挑战操作)。
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若要完成实验，评测时检查创建完成的**仓库信息**是否正确，本次实验标题为「**实验一：KNN 与二值手写数字识别**」！
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## 其它
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若有流程、优化等相关建议和问题，欢迎在[评测后端项目工单](https://git.intcplab.cn/LufsX/Evaluation-Backend/issues)中提出。
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||||
同时欢迎参与[评测后端](https://git.intcplab.cn/LufsX/Evaluation-Backend)的开发与优化！
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+131
@@ -0,0 +1,131 @@
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# function.py
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import numpy as np
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import os
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"""
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实验说明:
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- 自行编写实现数据加载与 kNN 的手写数字分类算法。
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- 函数输入: 待分类的样本 input_vector, 训练数据集 dataSet, 训练集对应的标签 labels。
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- 函数返回: 预测的分类标签。
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注意事项:
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- 在 function.py 中实现 kNN 分类算法。
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- 可以自行导入其他库，需要在 requirements.txt 添加依赖，若未在 requirements.txt 中添加使用到的依赖，则无法自动评测，成绩为零。
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||||
- 自动评测脚本仅会加载 classify 和 load_data 函数，请勿修改函数名。
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- 训练集和测试集需手动下载解压，并放入当前目录下。
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测评环境:
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||||
- CPU: Intel Xeon(R) CPU E3-1231 v3 @ 3.40GHz
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||||
- OS: Ubuntu 22.04.4 LTS
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||||
- Python: 3.10.12
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||||
- numpy: 2.1.1
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||||
"""
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||||
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||||
|
||||
"""
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||||
请在这里填写学号和姓名，不填写即成绩无效。
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||||
"""
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||||
id = "202210423xxx"
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||||
name = "test_name"
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||||
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||||
|
||||
"""
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||||
参数说明:
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- input_vector (numpy array): 输入待分类的样本。
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||||
- dataSet (numpy array): 训练数据集。
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||||
- labels (list or numpy array): 训练集对应的标签。
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||||
- k (int): kNN 算法参数，请**自行设置默认值**，评测时仅会使用其默认值，不修改默认值将**无法通过**评测，**成绩为零**。
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||||
返回值:
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||||
- int: 预测的分类标签。
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||||
"""
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||||
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||||
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||||
# 这里写自己的代码实现
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||||
def classify(input_vector, dataSet, labels, k=0):
|
||||
"""
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||||
KNN 分类算法。
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||||
|
||||
Args:
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||||
- input_vector (numpy array): 输入待分类的样本。
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||||
- dataSet (numpy array): 训练数据集。
|
||||
- labels (list or numpy array): 训练集对应的标签。
|
||||
- k (int): kNN 算法参数，请**自行设置默认值**，评测时仅会使用其默认值，不修改默认值将**无法通过**评测，**成绩为零**。
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
- int: 预测的分类标签。
|
||||
"""
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||||
|
||||
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||||
# 这里也写自己的代码实现
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||||
def load_dataset(directory):
|
||||
"""
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||||
从文件夹中加载数据，若不自行正确实现，则无法通过评测，**不记录成绩**。
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||||
Args:
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- directory (str): 数据文件夹路径。
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||||
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||||
Returns:
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- np.array: 特征数据。
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||||
- np.array: 标签数据。
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||||
"""
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||||
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||||
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||||
# 这里还写自己的代码实现
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||||
def img_to_vector(filename):
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"""
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||||
将二值图像转换为向量。
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||||
该部分应为 load_dataset 函数的辅助子函数，可单独在这里实现，也可直接集成至 load_dataset 函数中。
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||||
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Args:
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||||
- filename (str): 图像文件路径。
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||||
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||||
Returns:
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||||
- np.array: 二值图像向量。
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||||
"""
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||||
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||||
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||||
if __name__ == "__main__":
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||||
# 以下代码可用于测试，可自行随意修改
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||||
train_data, train_labels = load_dataset("trainingDigits")
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||||
|
||||
test_data = (
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||||
"00000000000000110000000000000000"
|
||||
"00000000000011111000000000000000"
|
||||
"00000000000011111100000000000000"
|
||||
"00000000001111111110000000000000"
|
||||
"00000000001111111110000000000000"
|
||||
"00000000001111111100000000000000"
|
||||
"00000000011111111000000000000000"
|
||||
"00000000111111111000000000000000"
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||||
"00000000111111110000000000000000"
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||||
"00000000111111110000000000000000"
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||||
"00000000111111110000000000000000"
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||||
"00000000111111110000000000000000"
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||||
"00000000111111100000000000000000"
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"00000001111111100000000000000000"
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"00000001111111100000000000000000"
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"00000001111111100000000000000000"
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"00000001111111111111000000000000"
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"00000001111111111111111000000000"
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"00000001111111111111111100000000"
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"00000011111111111111111110000000"
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"00000011111111111111111110000000"
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||||
"00000001111111111111111110000000"
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||||
"00000001111111111111111110000000"
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||||
"00000000111111111100111111100000"
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||||
"00000000111111111000111111100000"
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||||
"00000000011111111001111111100000"
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||||
"00000000011111111111111111000000"
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||||
"00000000001111111111111111000000"
|
||||
"00000000000111111111111111000000"
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||||
"00000000000011111111111100000000"
|
||||
"00000000000001111111110000000000"
|
||||
"00000000000000000111100000000000"
|
||||
)
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predicted_label = classify(
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np.array([int(char) for char in test_data]).reshape(1, 1024),
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train_data,
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train_labels,
|
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)
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||||
print(f"预测的标签: {predicted_label}")
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@@ -0,0 +1,2 @@
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numpy==2.1.1
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requests==2.32.3
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