Jotta voimme täyttää juna- ja testijoukkojen sanakirjat oman Kn lähinaapurien (KNN) -algoritmin soveltamisen yhteydessä Python-koneoppimisessa, meidän on noudatettava systemaattista lähestymistapaa. Tämä prosessi sisältää tietomme muuntamisen sopivaan muotoon, jota KNN-algoritmi voi käyttää.
Ymmärretään ensin Pythonin sanakirjojen peruskäsite. Sanakirja on avain-arvo-parien järjestämätön kokoelma, jossa jokainen avain on ainutlaatuinen. Koneoppimisen yhteydessä sanakirjoja käytetään yleisesti edustamaan tietojoukkoja, joissa avaimet vastaavat ominaisuuksia tai attribuutteja ja arvot vastaavat tietopisteitä.
Jotta voimme täyttää juna- ja testisarjojen sanastot, meidän on suoritettava seuraavat vaiheet:
1. Tietojen valmistelu: Aloita keräämällä ja valmistelemalla data koneoppimistehtäväämme varten. Tämä sisältää tyypillisesti tietojen puhdistamisen, puuttuvien arvojen käsittelyn ja tietojen muuntamisen sopivaan muotoon. Varmista, että tiedot on oikein merkitty tai luokiteltu, koska tämä on välttämätöntä ohjattujen oppimistöiden kannalta.
2. Tietojoukon jakaminen: Seuraavaksi meidän on jaettava tietojoukkomme kahteen osaan: junajoukko ja testijoukko. Junasarjaa käytetään KNN-algoritmimme harjoittamiseen, kun taas testisarjaa käytetään sen suorituskyvyn arvioimiseen. Tämä jako auttaa meitä arvioimaan, kuinka hyvin algoritmimme yleistyy näkymättömiin tietoihin.
3. Ominaisuuden purkaminen: Kun tietojoukko on jaettu, meidän on poimittava tiedoista olennaiset ominaisuudet ja määritettävä ne avaimina sanakirjoissamme. Ominaisuudet voivat olla numeerisia tai kategorisia tietojemme luonteesta riippuen. Jos esimerkiksi työskentelemme kuvien tietojoukon kanssa, voimme poimia ominaisuuksia, kuten värihistogrammeja tai pintakuviokuvaajia.
4. Arvojen määrittäminen: Kun ominaisuudet on purettu, meidän on määritettävä vastaavat arvot jokaiselle sanakirjamme avaimelle. Nämä arvot edustavat tietojoukossamme olevia todellisia tietopisteitä tai esiintymiä. Jokainen esiintymä tulee liittää sitä vastaaviin ominaisuusarvoihin.
5. Junajoukkosanakirja: Luo junaa edustava sanakirja. Tämän sanakirjan avaimet ovat ominaisuuksia, ja arvot ovat luetteloita tai matriiseja, jotka sisältävät vastaavat ominaisuusarvot kullekin junajoukon esiintymälle. Jos meillä on esimerkiksi tietojoukko, jossa on kaksi ominaisuutta (ikä ja tulot) ja kolme esiintymää, junajoukon sanakirja voi näyttää tältä:
train_set = {'ikä': [25, 30, 35], 'tulot': [50000, 60000, 70000]}
6. Testisarjan sanakirja: Luo samalla tavalla sanakirja, joka edustaa testijoukkoa. Tämän sanakirjan avaimet ovat samoja ominaisuuksia kuin junajoukossa, ja arvot ovat luetteloita tai matriiseja, jotka sisältävät vastaavat ominaisuusarvot jokaiselle testijoukon esiintymälle. Jos meillä on esimerkiksi testijoukko, jossa on kaksi esiintymää, testijoukkosanakirja voi näyttää tältä:
test_set = {'ikä': [40, 45], 'tulot': [80000, 90000]}
7. Sanakirjojen hyödyntäminen: Kun juna- ja testisarjojen sanakirjat on täytetty, voimme käyttää niitä syötteinä omaan KNN-algoritmiimme. Algoritmi käyttää junajoukon ominaisuusarvoja tehdäkseen ennusteita tai luokituksia testijoukon esiintymille.
Seuraamalla näitä vaiheita voimme tehokkaasti täyttää sanakirjat juna- ja testijoukkoja varten oman KNN-algoritmimme soveltamisen yhteydessä Pythonin koneoppimiseen. Nämä sanakirjat toimivat perustana koulutukselle ja algoritmimme suorituskyvyn arvioinnille.
Sanakirjojen täyttämiseksi juna- ja testijoukkoja varten meidän on valmisteltava ja jaettava tietojoukko, poimittava asiaankuuluvat ominaisuudet, määritettävä ominaisuusarvot vastaaville sanakirjojen avaimille ja hyödynnettävä näitä sanakirjoja omassa KNN-algoritmissamme.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen Oman lähimmän naapurin K algoritmin soveltaminen:
- Kuinka laskemme oman K lähin naapurin algoritmin tarkkuuden?
- Mikä on kunkin luettelon viimeisen elementin merkitys, joka edustaa luokkaa juna- ja testijoukoissa?
- Mikä on tietojoukon sekoittamisen tarkoitus ennen sen jakamista harjoitus- ja testijoukkoon?
- Miksi on tärkeää puhdistaa tietojoukko ennen K lähin naapuri -algoritmin soveltamista?