0.633333333333こうなりました。“観測”が実際の値、”予測”がプログラムによって判断された値です。“テストデータのスコア”を見ると、学習した時点での精度は高い様です。”観測”、”予測”の部分を見ると、今回用意した30文字のうち11文字は誤って判別されています。3文字に1文字は間違ってます。見ると、どうやら過学習気味ですね。2,3,5,8の精度が低いなぁ。右に膨らんでいる文字の識別が苦手なのでしょうか。思ったよりはきちんと働いてくれました。自前の教師データを用意できないのでモデルの汎化能力が下がる画像の加工に難サイズが正方形でない画像に対応していない文字の大きさ、線の太さによっては字が潰れてしまい、判別が困難にこの2点が挙げられます。画像の加工であると言える。精度は上げたいですね。次回は深層学習を用いて、もっとマトモな手書き文字認識を実装したいと思います。random_state=0)#線形回帰のモデルを作る。