Abychom naplnili slovníky pro vlakové a testovací sady v kontextu aplikace vlastního algoritmu K nejbližších sousedů (KNN) ve strojovém učení pomocí Pythonu, musíme postupovat systematicky. Tento proces zahrnuje konverzi našich dat do vhodného formátu, který může být použit algoritmem KNN.
Nejprve pochopíme základní koncept slovníků v Pythonu. Slovník je neuspořádaná sbírka párů klíč-hodnota, kde je každý klíč jedinečný. V kontextu strojového učení se k reprezentaci datových sad běžně používají slovníky, kde klíče odpovídají funkcím nebo atributům a hodnoty představují odpovídající datové body.
Abychom naplnili slovníky pro vlakové a testovací sady, musíme provést následující kroky:
1. Příprava dat: Začněte sběrem a přípravou dat pro naši úlohu strojového učení. To obvykle zahrnuje čištění dat, zpracování chybějících hodnot a transformaci dat do vhodného formátu. Ujistěte se, že data jsou správně označena nebo kategorizována, protože je to nezbytné pro výukové úkoly pod dohledem.
2. Rozdělení datové sady: Dále musíme rozdělit naši datovou sadu na dvě části: vlakovou sadu a testovací sadu. Vlaková souprava bude použita k trénování našeho algoritmu KNN, zatímco testovací souprava bude použita k vyhodnocení jeho výkonnosti. Toto rozdělení nám pomáhá posoudit, jak dobře náš algoritmus zobecňuje na neviditelná data.
3. Extrakce funkcí: Jakmile je datová sada rozdělena, musíme z dat extrahovat příslušné funkce a přiřadit je jako klíče v našich slovnících. Funkce mohou být číselné nebo kategorické v závislosti na povaze našich dat. Pokud například pracujeme s datovou sadou obrázků, můžeme extrahovat prvky, jako jsou histogramy barev nebo deskriptory textur.
4. Přiřazení hodnot: Po extrahování funkcí musíme každému klíči v našich slovnících přiřadit odpovídající hodnoty. Tyto hodnoty představují skutečné datové body nebo instance v naší datové sadě. Každá instance by měla být spojena s odpovídajícími hodnotami vlastností.
5. Slovník vlakových souprav: Vytvořte slovník, který bude reprezentovat vlakovou soupravu. Klíči tohoto slovníku budou vlastnosti a hodnoty budou seznamy nebo pole obsahující odpovídající hodnoty vlastností pro každou instanci ve vlakové sadě. Pokud například máme datovou sadu se dvěma funkcemi (věk a příjem) a třemi instancemi, slovník vlakových souprav může vypadat takto:
train_set = {'věk': [25, 30, 35], 'income': [50000, 60000, 70000]}
6. Slovník testovací sady: Podobně vytvořte slovník, který bude reprezentovat testovací sadu. Klíče tohoto slovníku budou mít stejné vlastnosti jako v sadě vlaku a hodnoty budou seznamy nebo pole obsahující odpovídající hodnoty vlastností pro každou instanci v testovací sadě. Pokud máme například testovací sadu se dvěma instancemi, slovník testovací sady může vypadat takto:
test_set = {'věk': [40, 45], 'příjem': [80000 90000, XNUMX XNUMX]}
7. Využití slovníků: Jakmile jsou slovníky pro vlak a testovací sady naplněny, můžeme je použít jako vstupy do našeho vlastního algoritmu KNN. Algoritmus použije hodnoty vlastností z vlakové sady k předpovědi nebo klasifikaci pro instance v testovací sadě.
Podle těchto kroků můžeme efektivně naplnit slovníky pro vlakové a testovací sady v kontextu aplikace našeho vlastního algoritmu KNN ve strojovém učení pomocí Pythonu. Tyto slovníky slouží jako základ pro školení a hodnocení výkonu našeho algoritmu.
Abychom naplnili slovníky pro vlakové a testovací sady, musíme připravit a rozdělit datovou sadu, extrahovat příslušné funkce, přiřadit hodnoty funkcí odpovídajícím klíčům ve slovnících a použít tyto slovníky v našem vlastním algoritmu KNN.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Použití vlastního algoritmu K nejbližších sousedů:
- Jak vypočítáme přesnost našeho vlastního algoritmu K nejbližších sousedů?
- Jaký význam má poslední prvek v každém seznamu představující třídu ve vlaku a testovacích sadách?
- Jaký je účel promíchání datové sady před jejím rozdělením na tréninkové a testovací sady?
- Proč je důležité vyčistit datovou sadu před použitím algoritmu K nejbližších sousedů?