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 з основною концепцією словників у Python. Словник — це невпорядкована колекція пар ключ-значення, де кожен ключ унікальний. У контексті машинного навчання для представлення наборів даних зазвичай використовуються словники, де ключі відповідають функціям або атрибутам, а значення представляють відповідні точки даних.
Щоб заповнити словники для наборів поїздів і тестів, нам потрібно виконати наступні кроки:
1. Підготовка даних. Почніть зі збору та підготовки даних для нашого завдання машинного навчання. Зазвичай це передбачає очищення даних, обробку відсутніх значень і перетворення даних у відповідний формат. Переконайтеся, що дані правильно позначені або класифіковані, оскільки це важливо для контрольованих навчальних завдань.
2. Розбиття набору даних: Далі нам потрібно розділити набір даних на дві частини: набір поїздів і набір тестів. Набір поїздів буде використовуватися для навчання нашого алгоритму KNN, а тестовий набір використовуватиметься для оцінки його продуктивності. Цей розподіл допомагає нам оцінити, наскільки добре наш алгоритм узагальнює невидимі дані.
3. Вилучення ознак: після того, як набір даних розділено, нам потрібно витягти відповідні функції з даних і призначити їх як ключі в наших словниках. Ознаки можуть бути чисельними або категоріальними, залежно від характеру наших даних. Наприклад, якщо ми працюємо з набором даних зображень, ми можемо витягти такі функції, як гістограми кольорів або дескриптори текстур.
4. Призначення значень: після вилучення функцій нам потрібно призначити відповідні значення кожному ключу в наших словниках. Ці значення представляють фактичні точки даних або екземпляри в нашому наборі даних. Кожен екземпляр має бути пов’язаний із відповідними значеннями ознак.
5. Словник складу поїзда: створіть словник для представлення складу поїзда. Ключі цього словника будуть функціями, а значення будуть списками або масивами, що містять відповідні значення ознак для кожного екземпляра в наборі поїздів. Наприклад, якщо у нас є набір даних із двома характеристиками (вік і дохід) і трьома примірниками, словник набору поїздів може виглядати так:
train_set = {'age': [25, 30, 35], 'income': [50000, 60000, 70000]}
6. Словник тестового набору: так само створіть словник для представлення тестового набору. Ключами цього словника будуть ті самі функції, що й у наборі поїздів, а значеннями будуть списки або масиви, що містять відповідні значення ознак для кожного екземпляра в тестовому наборі. Наприклад, якщо ми маємо набір тестів із двома примірниками, словник набору тестів може виглядати так:
test_set = {'age': [40, 45], 'income': [80000, 90000]}
7. Використання словників: коли словники для навчання та тестових наборів заповнені, ми можемо використовувати їх як вхідні дані для нашого власного алгоритму KNN. Алгоритм використовуватиме значення ознак із набору поїздів, щоб робити прогнози чи класифікації для екземплярів у тестовому наборі.
Виконуючи ці кроки, ми можемо ефективно заповнювати словники для навчання та тестових наборів у контексті застосування нашого власного алгоритму KNN у машинному навчанні за допомогою Python. Ці словники служать основою для навчання та оцінки ефективності нашого алгоритму.
Щоб заповнити словники для наборів навчання та тестування, нам потрібно підготувати та розділити набір даних, витягнути відповідні функції, призначити значення ознак відповідним ключам у словниках і використати ці словники у нашому власному алгоритмі KNN.
Інші останні запитання та відповіді щодо Застосування власного алгоритму найближчих сусідів:
- Як ми обчислюємо точність нашого власного алгоритму K найближчих сусідів?
- Яке значення останнього елемента в кожному списку, що представляє клас у наборах тренувань і тестів?
- Яка мета перемішування набору даних перед поділом його на навчальний і тестовий набори?
- Чому важливо очистити набір даних перед застосуванням алгоритму K найближчих сусідів?