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 det grunnleggende konseptet med ordbøker i Python. En ordbok er en uordnet samling nøkkel-verdi-par, der hver nøkkel er unik. I sammenheng med maskinlæring brukes ofte ordbøker for å representere datasett, der nøklene tilsvarer funksjonene eller attributtene, og verdiene representerer de tilsvarende datapunktene.
For å fylle ut ordbøker for toget og testsettene, må vi utføre følgende trinn:
1. Dataforberedelse: Start med å samle inn og klargjøre dataene for maskinlæringsoppgaven vår. Dette innebærer vanligvis å rense dataene, håndtere manglende verdier og transformere dataene til et passende format. Sørg for at dataene er riktig merket eller kategorisert, da dette er avgjørende for veiledede læringsoppgaver.
2. Splitting av datasettet: Deretter må vi dele datasettet i to deler: togsettet og testsettet. Togsettet skal brukes til å trene opp vår KNN-algoritme, mens testsettet skal brukes til å evaluere ytelsen. Denne delingen hjelper oss å vurdere hvor godt algoritmen vår generaliserer til usynlige data.
3. Funksjonsutvinning: Når datasettet er delt, må vi trekke ut de relevante funksjonene fra dataene og tilordne dem som nøkler i ordbøkene våre. Funksjoner kan være numeriske eller kategoriske, avhengig av arten av dataene våre. For eksempel, hvis vi jobber med et datasett med bilder, kan vi trekke ut funksjoner som fargehistogrammer eller teksturbeskrivelser.
4. Tilordning av verdier: Etter å ha trukket ut funksjonene, må vi tilordne de tilsvarende verdiene til hver nøkkel i ordbøkene våre. Disse verdiene representerer de faktiske datapunktene eller forekomstene i datasettet vårt. Hver forekomst skal være assosiert med dens tilsvarende funksjonsverdier.
5. Togsettordbok: Lag en ordbok for å representere togsettet. Nøklene til denne ordboken vil være funksjonene, og verdiene vil være lister eller matriser som inneholder de tilsvarende funksjonsverdiene for hver forekomst i togsettet. For eksempel, hvis vi har et datasett med to funksjoner (alder og inntekt) og tre forekomster, kan togsettordboken se slik ut:
train_set = {'alder': [25, 30, 35], 'inntekt': [50000, 60000, 70000]}
6. Test Set Dictionary: På samme måte lager du en ordbok for å representere testsettet. Nøklene til denne ordboken vil være de samme funksjonene som i togsettet, og verdiene vil være lister eller matriser som inneholder de tilsvarende funksjonsverdiene for hver forekomst i testsettet. For eksempel, hvis vi har et testsett med to forekomster, kan testsettets ordbok se slik ut:
test_set = {'alder': [40, 45], 'inntekt': [80000, 90000]}
7. Bruke ordbøkene: Når ordbøkene for toget og testsettene er fylt ut, kan vi bruke dem som input til vår egen KNN-algoritme. Algoritmen vil bruke funksjonsverdiene fra togsettet til å lage spådommer eller klassifiseringer for forekomstene i testsettet.
Ved å følge disse trinnene kan vi effektivt fylle ut ordbøker for tog- og testsettene i sammenheng med å bruke vår egen KNN-algoritme i maskinlæring ved bruk av Python. Disse ordbøkene fungerer som grunnlaget for opplæring og evaluering av algoritmens ytelse.
For å fylle ut ordbøker for tog- og testsettene, må vi forberede og dele datasettet, trekke ut de relevante funksjonene, tilordne funksjonsverdiene til de tilsvarende tastene i ordbøkene, og bruke disse ordbøkene i vår egen KNN-algoritme.
Andre nyere spørsmål og svar vedr Bruke egen K nærmeste naboalgoritme:
- Hvordan beregner vi nøyaktigheten til vår egen K nærmeste nabo-algoritme?
- Hva er betydningen av det siste elementet i hver liste som representerer klassen i tog- og testsettene?
- Hva er hensikten med å stokke datasettet før du deler det opp i trenings- og testsett?
- Hvorfor er det viktig å rense datasettet før du bruker K-algoritmen for nærmeste naboer?