Om woordenboeken voor de trein en testsets te vullen in de context van het toepassen van het eigen K dichtstbijzijnde buren (KNN) -algoritme bij machine learning met behulp van Python, moeten we een systematische aanpak volgen. Dit proces omvat het omzetten van onze gegevens in een geschikt formaat dat kan worden gebruikt door het KNN-algoritme.
Laten we eerst het basisconcept van woordenboeken in Python begrijpen. Een woordenboek is een ongeordende verzameling sleutel-waardeparen, waarbij elke sleutel uniek is. In de context van machine learning worden woordenboeken vaak gebruikt om gegevenssets weer te geven, waarbij de sleutels overeenkomen met de kenmerken of attributen en de waarden de overeenkomstige gegevenspunten vertegenwoordigen.
Om woordenboeken voor de trein- en testsets in te vullen, moeten we de volgende stappen uitvoeren:
1. Gegevensvoorbereiding: begin met het verzamelen en voorbereiden van de gegevens voor onze machine learning-taak. Dit omvat doorgaans het opschonen van de gegevens, het verwerken van ontbrekende waarden en het omzetten van de gegevens in een geschikt formaat. Zorg ervoor dat de gegevens correct zijn gelabeld of gecategoriseerd, aangezien dit essentieel is voor begeleide leertaken.
2. De dataset splitsen: Vervolgens moeten we onze dataset in twee delen splitsen: de treinset en de testset. De treinset zal worden gebruikt om ons KNN-algoritme te trainen, terwijl de testset zal worden gebruikt om de prestaties ervan te evalueren. Deze splitsing helpt ons te beoordelen hoe goed ons algoritme generaliseert naar ongeziene gegevens.
3. Functie-extractie: zodra de dataset is gesplitst, moeten we de relevante functies uit de gegevens extraheren en ze toewijzen als sleutels in onze woordenboeken. Functies kunnen numeriek of categorisch zijn, afhankelijk van de aard van onze gegevens. Als we bijvoorbeeld met een dataset van afbeeldingen werken, kunnen we kenmerken extraheren zoals kleurhistogrammen of textuurbeschrijvingen.
4. Waarden toewijzen: Nadat we de functies hebben geëxtraheerd, moeten we de overeenkomstige waarden toewijzen aan elke sleutel in onze woordenboeken. Deze waarden vertegenwoordigen de daadwerkelijke datapunten of instanties in onze dataset. Elke instantie moet worden gekoppeld aan de bijbehorende kenmerkwaarden.
5. Woordenboek treinset: maak een woordenboek om de treinset weer te geven. De sleutels van dit woordenboek zijn de kenmerken en de waarden zijn lijsten of arrays met de overeenkomstige kenmerkwaarden voor elke instantie in de treinset. Als we bijvoorbeeld een dataset hebben met twee kenmerken (leeftijd en inkomen) en drie instanties, kan het treinsetwoordenboek er als volgt uitzien:
train_set = {'leeftijd': [25, 30, 35], 'inkomen': [50000, 60000, 70000]}
6. Testset-woordenboek: maak op dezelfde manier een woordenboek om de testset weer te geven. De sleutels van dit woordenboek zijn dezelfde kenmerken als in de treinset en de waarden zijn lijsten of arrays met de overeenkomstige kenmerkwaarden voor elke instantie in de testset. Als we bijvoorbeeld een testset hebben met twee instanties, kan het testsetwoordenboek er als volgt uitzien:
test_set = {'leeftijd': [40, 45], 'inkomen': [80000, 90000]}
7. Gebruik van de woordenboeken: zodra de woordenboeken voor de trein- en testsets zijn ingevuld, kunnen we ze gebruiken als invoer voor ons eigen KNN-algoritme. Het algoritme gebruikt de kenmerkwaarden van de treinset om voorspellingen of classificaties te maken voor de instanties in de testset.
Door deze stappen te volgen, kunnen we effectief woordenboeken vullen voor de trein- en testsets in de context van het toepassen van ons eigen KNN-algoritme in machine learning met behulp van Python. Deze woordenboeken dienen als basis voor het trainen en evalueren van de prestaties van ons algoritme.
Om woordenboeken voor de trein- en testsets te vullen, moeten we de dataset voorbereiden en splitsen, de relevante kenmerken extraheren, de kenmerkwaarden toewijzen aan de overeenkomstige sleutels in de woordenboeken en deze woordenboeken gebruiken in ons eigen KNN-algoritme.
Andere recente vragen en antwoorden over Het toepassen van een eigen K-algoritme voor naaste buren:
- Hoe berekenen we de nauwkeurigheid van ons eigen K naaste buren-algoritme?
- Wat is de betekenis van het laatste element in elke lijst dat de klas vertegenwoordigt in de trein- en testsets?
- Wat is het doel van het schudden van de dataset voordat deze wordt opgesplitst in trainings- en testsets?
- Waarom is het belangrijk om de dataset op te schonen voordat het K dichtstbijzijnde buren-algoritme wordt toegepast?