Hvordan beregner vi nøyaktigheten til vår egen K nærmeste nabo-algoritme?
For å beregne nøyaktigheten til vår egen K nærmeste nabo (KNN) algoritme, må vi sammenligne de forutsagte etikettene med de faktiske etikettene til testdataene. Nøyaktighet er en ofte brukt evalueringsmetrik i maskinlæring, som måler andelen korrekt klassifiserte forekomster av det totale antallet forekomster. Følgende trinn
Hva er betydningen av det siste elementet i hver liste som representerer klassen i tog- og testsettene?
Betydningen av det siste elementet i hver liste som representerer klassen i tog- og testsettene er et essensielt aspekt i maskinlæring, spesielt i sammenheng med programmering av en K nærmeste nabo (KNN) algoritme. I KNN representerer det siste elementet i hver liste klasseetiketten eller målvariabelen til den tilsvarende
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/MLP maskinlæring med Python, Programmering maskinlæring, Bruke egen K nærmeste naboalgoritme, Eksamensgjennomgang
Hvordan fyller vi ut ordbøker for tog- og testsettene?
For å fylle ut ordbøker for tog- og testsettene i sammenheng med å bruke ens egen K nearest neighbours (KNN) algoritme i maskinlæring ved bruk av Python, må vi følge en systematisk tilnærming. Denne prosessen innebærer å konvertere dataene våre til et passende format som kan brukes av KNN-algoritmen. Først, la oss forstå
Hva er hensikten med å stokke datasettet før du deler det opp i trenings- og testsett?
Å blande datasettet før du deler det opp i trenings- og testsett tjener en avgjørende hensikt innen maskinlæring, spesielt når du bruker ens egen K nærmeste nabo-algoritme. Denne prosessen sikrer at dataene er randomisert, noe som er avgjørende for å oppnå en objektiv og pålitelig modellytelsesevaluering. Den primære grunnen til å blande
Hvorfor er det viktig å rense datasettet før du bruker K-algoritmen for nærmeste naboer?
Rengjøring av datasettet før du bruker algoritmen K nærmeste naboer (KNN) er avgjørende av flere grunner. Kvaliteten og nøyaktigheten til datasettet påvirker direkte ytelsen og påliteligheten til KNN-algoritmen. I dette svaret vil vi utforske viktigheten av datasettrensing i sammenheng med KNN-algoritmen, og fremheve implikasjonene og fordelene.