Як ми обчислюємо точність нашого власного алгоритму K найближчих сусідів?
Щоб обчислити точність нашого власного алгоритму K найближчих сусідів (KNN), нам потрібно порівняти прогнозовані мітки з фактичними мітками тестових даних. Точність – це загальновживаний показник оцінки в машинному навчанні, який вимірює частку правильно класифікованих екземплярів із загальної кількості екземплярів. Наступні кроки
Яке значення останнього елемента в кожному списку, що представляє клас у наборах тренувань і тестів?
Важливість останнього елемента в кожному списку, який представляє клас у наборах навчання та тестування, є важливим аспектом у машинному навчанні, зокрема в контексті програмування алгоритму K найближчих сусідів (KNN). У KNN останній елемент кожного списку представляє мітку класу або цільову змінну відповідного
Як ми заповнюємо словники для тренувальних і тестових наборів?
Щоб заповнити словники для наборів поїздів і тестів у контексті застосування власного алгоритму K найближчих сусідів (KNN) у машинному навчанні за допомогою Python, нам потрібно дотримуватися системного підходу. Цей процес передбачає перетворення наших даних у відповідний формат, який може використовуватися алгоритмом KNN. Спочатку давайте розберемося
Яка мета перемішування набору даних перед поділом його на навчальний і тестовий набори?
Перетасування набору даних перед поділом на навчальні та тестові набори виконує важливу мету в галузі машинного навчання, особливо під час застосування власного алгоритму K найближчих сусідів. Цей процес забезпечує рандомізацію даних, що важливо для досягнення неупередженого та надійного оцінювання ефективності моделі. Основна причина перетасування
Чому важливо очистити набір даних перед застосуванням алгоритму K найближчих сусідів?
Очищення набору даних перед застосуванням алгоритму K найближчих сусідів (KNN) має вирішальне значення з кількох причин. Якість і точність набору даних безпосередньо впливають на продуктивність і надійність алгоритму KNN. У цій відповіді ми дослідимо важливість очищення набору даних у контексті алгоритму KNN, підкресливши його наслідки та переваги.