Untuk mengisi kamus untuk set kereta api dan ujian dalam konteks menggunakan algoritma K tetangga terdekat (KNN) sendiri dalam pembelajaran mesin menggunakan Python, kita perlu mengikuti pendekatan yang sistematik. Proses ini melibatkan penukaran data kami ke dalam format yang sesuai yang boleh digunakan oleh algoritma KNN.
Mula-mula, mari kita fahami konsep asas kamus dalam Python. Kamus ialah koleksi pasangan nilai kunci yang tidak tertib, di mana setiap kunci adalah unik. Dalam konteks pembelajaran mesin, kamus biasanya digunakan untuk mewakili set data, di mana kunci sepadan dengan ciri atau atribut, dan nilai mewakili titik data yang sepadan.
Untuk mengisi kamus untuk set kereta api dan ujian, kita perlu melakukan langkah berikut:
1. Penyediaan Data: Mulakan dengan mengumpul dan menyediakan data untuk tugas pembelajaran mesin kami. Ini biasanya melibatkan pembersihan data, pengendalian nilai yang hilang dan menukar data kepada format yang sesuai. Pastikan data dilabel atau dikategorikan dengan betul, kerana ini penting untuk tugasan pembelajaran yang diselia.
2. Membahagikan Set Data: Seterusnya, kami perlu membahagikan set data kami kepada dua bahagian: set kereta api dan set ujian. Set kereta api akan digunakan untuk melatih algoritma KNN kami, manakala set ujian akan digunakan untuk menilai prestasinya. Pemisahan ini membantu kami menilai sejauh mana algoritma kami membuat generalisasi kepada data yang tidak kelihatan.
3. Pengekstrakan Ciri: Setelah set data dipecahkan, kami perlu mengekstrak ciri yang berkaitan daripada data dan menetapkannya sebagai kunci dalam kamus kami. Ciri boleh berbentuk berangka atau kategori, bergantung pada sifat data kami. Contohnya, jika kami bekerja dengan set data imej, kami mungkin mengekstrak ciri seperti histogram warna atau deskriptor tekstur.
4. Menetapkan Nilai: Selepas mengekstrak ciri, kita perlu menetapkan nilai yang sepadan kepada setiap kunci dalam kamus kita. Nilai ini mewakili titik data atau kejadian sebenar dalam set data kami. Setiap kejadian harus dikaitkan dengan nilai ciri yang sepadan.
5. Kamus Set Kereta Api: Buat kamus untuk mewakili set kereta api. Kekunci kamus ini ialah ciri dan nilainya ialah senarai atau tatasusunan yang mengandungi nilai ciri yang sepadan untuk setiap kejadian dalam set kereta api. Contohnya, jika kami mempunyai set data dengan dua ciri (umur dan pendapatan) dan tiga kejadian, kamus set kereta api mungkin kelihatan seperti ini:
set_kereta api = {'umur': [25, 30, 35], 'pendapatan': [50000, 60000, 70000]}
6. Kamus Set Ujian: Begitu juga, cipta kamus untuk mewakili set ujian. Kekunci kamus ini adalah ciri yang sama seperti dalam set kereta api dan nilainya ialah senarai atau tatasusunan yang mengandungi nilai ciri yang sepadan untuk setiap kejadian dalam set ujian. Sebagai contoh, jika kita mempunyai set ujian dengan dua keadaan, kamus set ujian mungkin kelihatan seperti ini:
set_test = {'umur': [40, 45], 'pendapatan': [80000, 90000]}
7. Menggunakan Kamus: Setelah kamus untuk set kereta api dan ujian diisi, kita boleh menggunakannya sebagai input kepada algoritma KNN kita sendiri. Algoritma akan menggunakan nilai ciri daripada set kereta api untuk membuat ramalan atau klasifikasi bagi kejadian dalam set ujian.
Dengan mengikuti langkah-langkah ini, kami boleh mengisi kamus dengan berkesan untuk set kereta api dan ujian dalam konteks menggunakan algoritma KNN kami sendiri dalam pembelajaran mesin menggunakan Python. Kamus ini berfungsi sebagai asas untuk melatih dan menilai prestasi algoritma kami.
Untuk mengisi kamus untuk set kereta api dan ujian, kami perlu menyediakan dan membahagikan set data, mengekstrak ciri yang berkaitan, menetapkan nilai ciri kepada kunci yang sepadan dalam kamus dan menggunakan kamus ini dalam algoritma KNN kami sendiri.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Menggunakan algoritma jiran terdekat K sendiri:
- Bagaimanakah kita mengira ketepatan algoritma jiran terdekat K kita sendiri?
- Apakah kepentingan elemen terakhir dalam setiap senarai yang mewakili kelas dalam set kereta api dan ujian?
- Apakah tujuan mengocok set data sebelum membahagikannya kepada set latihan dan ujian?
- Mengapakah penting untuk membersihkan set data sebelum menggunakan algoritma jiran terdekat K?