Да бисмо попунили речнике за скупове за обуку и тестове у контексту примене сопственог алгоритма К најближих суседа (КНН) у машинском учењу користећи Питхон, морамо да следимо систематски приступ. Овај процес укључује претварање наших података у одговарајући формат који може да користи КНН алгоритам.
Прво, хајде да разумемо основни концепт речника у Питхон-у. Речник је неуређена колекција парова кључ-вредност, где је сваки кључ јединствен. У контексту машинског учења, речници се обично користе за представљање скупова података, где кључеви одговарају карактеристикама или атрибутима, а вредности представљају одговарајуће тачке података.
Да бисмо попунили речнике за скупове возова и тестова, потребно је да извршимо следеће кораке:
1. Припрема података: Започните прикупљањем и припремом података за наш задатак машинског учења. Ово обично укључује чишћење података, руковање недостајућим вредностима и трансформацију података у одговарајући формат. Уверите се да су подаци правилно означени или категорисани, јер је то од суштинског значаја за задатке учења под надзором.
2. Подела скупа података: Затим морамо да поделимо наш скуп података на два дела: скуп возова и скуп за тестирање. Скуп возова ће се користити за обуку нашег КНН алгоритма, док ће се тест скуп користити за процену његових перформанси. Ова подела нам помаже да проценимо колико добро се наш алгоритам генерализује на невидљиве податке.
3. Екстракција карактеристика: Када се скуп података подели, морамо да издвојимо релевантне карактеристике из података и доделимо их као кључеве у нашим речницима. Карактеристике могу бити нумеричке или категоричке, у зависности од природе наших података. На пример, ако радимо са скупом података слика, можемо издвојити карактеристике као што су хистограми боја или дескриптори текстуре.
4. Додељивање вредности: Након издвајања карактеристика, потребно је да доделимо одговарајуће вредности сваком кључу у нашим речницима. Ове вредности представљају стварне тачке података или инстанце у нашем скупу података. Свака инстанца треба да буде повезана са одговарајућим вредностима карактеристика.
5. Речник скупова возова: Креирајте речник који представља скуп возова. Кључеви овог речника ће бити карактеристике, а вредности ће бити листе или низови који садрже одговарајуће вредности карактеристика за сваку инстанцу у скупу возова. На пример, ако имамо скуп података са две карактеристике (старост и приход) и три инстанце, речник скупа возова може изгледати овако:
траин_сет = {'старост': [25, 30, 35], 'приход': [50000, 60000, 70000]}
6. Речник тестног скупа: Слично томе, направите речник који ће представљати скуп тестова. Кључеви овог речника ће бити исте карактеристике као у скупу возова, а вредности ће бити листе или низови који садрже одговарајуће вредности карактеристика за сваку инстанцу у скупу тестова. На пример, ако имамо тест скуп са две инстанце, речник скупа тестова може изгледати овако:
тест_сет = {'старост': [40, 45], 'приход': [80000, 90000]}
7. Коришћење речника: Када се попуне речници за скупове за обуку и тестове, можемо их користити као улазе за наш сопствени КНН алгоритам. Алгоритам ће користити вредности карактеристика из скупа возова да би направио предвиђања или класификације за инстанце у скупу тестова.
Пратећи ове кораке, можемо ефикасно попунити речнике за скупове за обуку и тестове у контексту примене сопственог КНН алгоритма у машинском учењу користећи Питхон. Ови речници служе као основа за обуку и процену перформанси нашег алгоритма.
Да бисмо попунили речнике за скупове за обуку и тестове, морамо да припремимо и поделимо скуп података, издвојимо релевантне карактеристике, доделимо вредности карактеристика одговарајућим кључевима у речницима и користимо ове речнике у нашем сопственом КНН алгоритму.
Остала недавна питања и одговори у вези Примена сопственог алгоритма најближих суседа К:
- Како да израчунамо тачност нашег сопственог алгоритма К најближих суседа?
- Који је значај последњег елемента на свакој листи који представља класу у скуповима за обуку и тест?
- Која је сврха мешања скупа података пре него што се подели на скупове за обуку и тестове?
- Зашто је важно очистити скуп података пре примене алгоритма К најближих суседа?