Om woordeboeke vir die trein- en toetsstelle te vul in die konteks van die toepassing van 'n mens se eie K naaste bure (KNN) algoritme in masjienleer met Python, moet ons 'n sistematiese benadering volg. Hierdie proses behels die omskakeling van ons data in 'n geskikte formaat wat deur die KNN-algoritme gebruik kan word.
Kom ons verstaan eers die basiese konsep van woordeboeke in Python. 'n Woordeboek is 'n ongeordende versameling sleutel-waarde-pare, waar elke sleutel uniek is. In die konteks van masjienleer word woordeboeke algemeen gebruik om datastelle voor te stel, waar die sleutels ooreenstem met die kenmerke of eienskappe, en die waardes die ooreenstemmende datapunte verteenwoordig.
Om woordeboeke vir die trein- en toetsstelle te vul, moet ons die volgende stappe uitvoer:
1. Datavoorbereiding: Begin deur die data vir ons masjienleertaak in te samel en voor te berei. Dit behels gewoonlik die skoonmaak van die data, die hantering van ontbrekende waardes en die transformasie van die data in 'n geskikte formaat. Maak seker dat die data behoorlik gemerk of gekategoriseer is, aangesien dit noodsaaklik is vir leertake onder toesig.
2. Verdeel die datastel: Vervolgens moet ons ons datastel in twee dele verdeel: die treinstel en die toetsstel. Die treinstel sal gebruik word om ons KNN-algoritme op te lei, terwyl die toetsstel gebruik sal word om die prestasie daarvan te evalueer. Hierdie verdeling help ons om te bepaal hoe goed ons algoritme veralgemeen na onsigbare data.
3. Kenmerkonttrekking: Sodra die datastel verdeel is, moet ons die relevante kenmerke uit die data onttrek en dit as sleutels in ons woordeboeke toewys. Kenmerke kan numeries of kategories wees, afhangende van die aard van ons data. As ons byvoorbeeld met 'n datastel van beelde werk, kan ons kenmerke soos kleurhistogramme of tekstuurbeskrywings onttrek.
4. Toekenning van waardes: Nadat ons die kenmerke onttrek het, moet ons die ooreenstemmende waardes aan elke sleutel in ons woordeboeke toewys. Hierdie waardes verteenwoordig die werklike datapunte of gevalle in ons datastel. Elke geval moet geassosieer word met sy ooreenstemmende kenmerkwaardes.
5. Treinstelwoordeboek: Skep 'n woordeboek om die treinstel voor te stel. Die sleutels van hierdie woordeboek sal die kenmerke wees, en die waardes sal lyste of skikkings wees wat die ooreenstemmende kenmerkwaardes vir elke geval in die treinstel bevat. Byvoorbeeld, as ons 'n datastel met twee kenmerke (ouderdom en inkomste) en drie gevalle het, kan die treinstelwoordeboek soos volg lyk:
treinstel = {'ouderdom': [25, 30, 35], 'inkomste': [50000, 60000, 70000]}
6. Toetsstelwoordeboek: Skep eweneens 'n woordeboek om die toetsstel voor te stel. Die sleutels van hierdie woordeboek sal dieselfde kenmerke wees as in die treinstel, en die waardes sal lyste of skikkings wees wat die ooreenstemmende kenmerkwaardes vir elke instansie in die toetsstel bevat. Byvoorbeeld, as ons 'n toetsstel met twee gevalle het, kan die toetsstelwoordeboek soos volg lyk:
toets_set = {'ouderdom': [40, 45], 'inkomste': [80000, 90000]}
7. Gebruik van die Woordeboeke: Sodra die woordeboeke vir die trein en toetsstelle ingevul is, kan ons dit gebruik as insette tot ons eie KNN-algoritme. Die algoritme sal die kenmerkwaardes van die treinstel gebruik om voorspellings of klassifikasies vir die gevalle in die toetsstel te maak.
Deur hierdie stappe te volg, kan ons effektief woordeboeke vir die trein- en toetsstelle invul in die konteks van die toepassing van ons eie KNN-algoritme in masjienleer met Python. Hierdie woordeboeke dien as die grondslag vir opleiding en evaluering van ons algoritme se prestasie.
Om woordeboeke vir die trein- en toetsstelle te vul, moet ons die datastel voorberei en verdeel, die relevante kenmerke onttrek, die kenmerkwaardes aan die ooreenstemmende sleutels in die woordeboeke toewys, en hierdie woordeboeke in ons eie KNN-algoritme gebruik.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Pas die eie K-naaste bure-algoritme toe:
- Hoe bereken ons die akkuraatheid van ons eie K naaste bure-algoritme?
- Wat is die betekenis van die laaste element in elke lys wat die klas in die trein- en toetsstelle verteenwoordig?
- Wat is die doel daarvan om die datastel te skommel voordat dit in opleiding- en toetsstelle verdeel word?
- Waarom is dit belangrik om die datastel skoon te maak voordat die K naaste bure-algoritme toegepas word?