Da bi izpolnili slovarje za vlak in testne nize v kontekstu uporabe lastnega algoritma K najbližjih sosedov (KNN) v strojnem učenju z uporabo Pythona, moramo slediti sistematičnemu pristopu. Ta postopek vključuje pretvorbo naših podatkov v ustrezno obliko, ki jo lahko uporablja algoritem KNN.
Najprej razumejmo osnovni koncept slovarjev v Pythonu. Slovar je neurejena zbirka parov ključ-vrednost, kjer je vsak ključ edinstven. V kontekstu strojnega učenja se slovarji običajno uporabljajo za predstavitev nizov podatkov, kjer ključi ustrezajo funkcijam ali atributom, vrednosti pa predstavljajo ustrezne podatkovne točke.
Če želite zapolniti slovarje za vlak in testne nize, moramo izvesti naslednje korake:
1. Priprava podatkov: Začnite z zbiranjem in pripravo podatkov za našo nalogo strojnega učenja. To običajno vključuje čiščenje podatkov, obravnavanje manjkajočih vrednosti in preoblikovanje podatkov v primerno obliko. Zagotovite, da so podatki pravilno označeni ali kategorizirani, saj je to bistveno za nadzorovane učne naloge.
2. Razdelitev nabora podatkov: Nato moramo naš nabor podatkov razdeliti na dva dela: niz vlakov in testni niz. Niz vlakov bo uporabljen za urjenje našega algoritma KNN, medtem ko bo testni niz uporabljen za oceno njegove učinkovitosti. Ta delitev nam pomaga oceniti, kako dobro se naš algoritem posplošuje na nevidne podatke.
3. Ekstrakcija funkcij: Ko je nabor podatkov razdeljen, moramo iz podatkov izvleči ustrezne funkcije in jih dodeliti kot ključe v naših slovarjih. Značilnosti so lahko numerične ali kategorične, odvisno od narave naših podatkov. Na primer, če delamo z naborom podatkov slik, lahko izvlečemo funkcije, kot so barvni histogrami ali deskriptorji teksture.
4. Dodeljevanje vrednosti: Po ekstrahiranju funkcij moramo vsakemu ključu v naših slovarjih dodeliti ustrezne vrednosti. Te vrednosti predstavljajo dejanske podatkovne točke ali primerke v našem naboru podatkov. Vsak primer mora biti povezan z ustreznimi vrednostmi lastnosti.
5. Slovar vlakovne garniture: Ustvarite slovar za predstavitev vlakovne garniture. Ključi tega slovarja bodo funkcije, vrednosti pa bodo seznami ali nizi, ki vsebujejo ustrezne vrednosti lastnosti za vsak primerek v nizu vlakov. Na primer, če imamo nabor podatkov z dvema funkcijama (starost in dohodek) in tremi primerki, je lahko slovar vlakovne garniture videti takole:
train_set = {'starost': [25, 30, 35], 'dohodek': [50000, 60000, 70000]}
6. Slovar testnega niza: Podobno ustvarite slovar, ki bo predstavljal testni niz. Ključi tega slovarja bodo enake funkcije kot v nizu vlakov, vrednosti pa bodo seznami ali nizi, ki vsebujejo ustrezne vrednosti funkcij za vsak primerek v testnem nizu. Na primer, če imamo testni niz z dvema primerkoma, lahko slovar testnega niza izgleda takole:
test_set = {'starost': [40, 45], 'dohodek': [80000, 90000]}
7. Uporaba slovarjev: Ko so slovarji za vlak in testne nize izpolnjeni, jih lahko uporabimo kot vnose v naš lastni algoritem KNN. Algoritem bo uporabil vrednosti funkcij iz nabora vlakov za napovedovanje ali klasifikacijo primerkov v testnem naboru.
Z upoštevanjem teh korakov lahko učinkovito izpolnimo slovarje za vlak in testne nize v kontekstu uporabe lastnega algoritma KNN v strojnem učenju z uporabo Pythona. Ti slovarji služijo kot osnova za usposabljanje in ocenjevanje delovanja našega algoritma.
Za zapolnitev slovarjev za nabore vlakov in testov moramo pripraviti in razdeliti nabor podatkov, ekstrahirati ustrezne funkcije, dodeliti vrednosti funkcij ustreznim ključem v slovarjih in te slovarje uporabiti v lastnem algoritmu KNN.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Uporaba lastnega algoritma najbližjih sosedov:
- Kako izračunamo natančnost lastnega algoritma K najbližjih sosedov?
- Kakšen je pomen zadnjega elementa na vsakem seznamu, ki predstavlja razred v nizu vlakov in testov?
- Kakšen je namen mešanja nabora podatkov, preden ga razdelimo na nabore za usposabljanje in test?
- Zakaj je pomembno očistiti nabor podatkov pred uporabo algoritma K najbližjih sosedov?