Rongide ja katsekomplektide sõnaraamatute täitmiseks Pythoni abil masinõppes KNN-algoritmi rakendamise kontekstis peame järgima süstemaatilist lähenemist. See protsess hõlmab meie andmete teisendamist sobivasse vormingusse, mida saab kasutada KNN-i algoritm.
Esiteks mõistame Pythoni sõnaraamatute põhikontseptsiooni. Sõnastik on järjestamata võtme-väärtuste paaride kogu, kus iga võti on kordumatu. Masinõppe kontekstis kasutatakse andmekogumite esitamiseks tavaliselt sõnastikke, kus võtmed vastavad funktsioonidele või atribuutidele ja väärtused vastavaid andmepunkte.
Rongi- ja katsekomplektide sõnaraamatute täitmiseks peame tegema järgmised toimingud.
1. Andmete ettevalmistamine: alustage andmete kogumisest ja ettevalmistamisest meie masinõppeülesande jaoks. Tavaliselt hõlmab see andmete puhastamist, puuduvate väärtuste käsitlemist ja andmete sobivasse vormingusse muutmist. Veenduge, et andmed oleksid õigesti märgistatud või kategoriseeritud, kuna see on juhendatavate õppeülesannete jaoks hädavajalik.
2. Andmestiku tükeldamine: järgmiseks peame oma andmestiku jagama kaheks osaks: rongikomplekt ja testkomplekt. Rongikomplekti kasutatakse meie KNN-i algoritmi koolitamiseks, testkomplekti aga selle toimivuse hindamiseks. See jaotus aitab meil hinnata, kui hästi meie algoritm nähtamatuteks andmeteks üldistab.
3. Funktsioonide ekstraheerimine: kui andmestik on poolitatud, peame andmetest eraldama asjakohased funktsioonid ja määrama need oma sõnaraamatutes võtmeteks. Funktsioonid võivad olenevalt meie andmete olemusest olla numbrilised või kategoorilised. Näiteks kui töötame piltide andmekogumiga, võime eraldada selliseid funktsioone nagu värvihistogrammid või tekstuurikirjeldused.
4. Väärtuste määramine: pärast funktsioonide väljavõtmist peame määrama vastavad väärtused meie sõnaraamatute igale võtmele. Need väärtused esindavad meie andmestiku tegelikke andmepunkte või eksemplare. Iga eksemplar tuleks seostada selle vastavate funktsiooniväärtustega.
5. Rongikomplekti sõnastik: koostage rongikoosseisu esindamiseks sõnastik. Selle sõnastiku võtmed on funktsioonid ja väärtused loendid või massiivid, mis sisaldavad rongikomplekti iga eksemplari vastavaid funktsiooniväärtusi. Näiteks kui meil on kahe funktsiooniga (vanus ja sissetulek) ja kolme eksemplariga andmestik, võib rongikomplekti sõnastik välja näha järgmine:
train_set = {'vanus': [25, 30, 35], "sissetulek": [50000, 60000, 70000]}
6. Testikomplekti sõnastik: samamoodi looge testikomplekti esindamiseks sõnastik. Selle sõnastiku võtmed on samad funktsioonid, mis rongikomplektis ja väärtused on loendid või massiivid, mis sisaldavad testkomplekti iga eksemplari vastavaid funktsiooniväärtusi. Näiteks kui meil on kahe eksemplariga testikomplekt, võib testikomplekti sõnastik välja näha järgmine:
test_set = {'vanus': [40, 45], "sissetulek": [80000, 90000]}
7. Sõnaraamatute kasutamine: kui rongi- ja katsekomplektide sõnastikud on täidetud, saame neid kasutada oma KNN-i algoritmi sisenditena. Algoritm kasutab rongikomplekti funktsioonide väärtusi, et teha ennustusi või klassifitseerida testkomplektis olevaid juhtumeid.
Järgides neid samme, saame tõhusalt täita sõnaraamatuid rongi ja katsekomplektide jaoks meie enda KNN-i algoritmi rakendamise kontekstis masinõppes Pythoni abil. Need sõnastikud on meie algoritmi toimimise koolitamise ja hindamise aluseks.
Rongi- ja katsekomplektide sõnaraamatute täitmiseks peame koostama ja poolitama andmestiku, eraldama asjakohased funktsioonid, määrama funktsioonide väärtused sõnaraamatute vastavatele võtmetele ja kasutama neid sõnastikke oma KNN-i algoritmis.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Oma K lähimate naabrite algoritmi rakendamine:
- Kuidas arvutame oma K lähimate naabrite algoritmi täpsust?
- Mis tähtsus on rongi- ja katsekomplektides iga klassi tähistava loendi viimasel elemendil?
- Mis on andmestiku segamise eesmärk enne selle jagamist treening- ja testikomplektideks?
- Miks on oluline andmestik puhastada enne K lähimate naabrite algoritmi rakendamist?