För att fylla i ordböcker för tåg- och testuppsättningarna i samband med att man använder sin egen KNN-algoritm (K nearest neighbours) i maskininlärning med Python måste vi följa ett systematiskt tillvägagångssätt. Denna process innebär att vår data konverteras till ett lämpligt format som kan användas av KNN-algoritmen.
Låt oss först förstå det grundläggande konceptet för ordböcker i Python. En ordbok är en oordnad samling nyckel-värdepar, där varje nyckel är unik. I samband med maskininlärning används ordböcker vanligtvis för att representera datauppsättningar, där nycklarna motsvarar funktionerna eller attributen, och värdena representerar motsvarande datapunkter.
För att fylla i ordböcker för tåg- och testuppsättningarna måste vi utföra följande steg:
1. Dataförberedelse: Börja med att samla in och förbereda data för vår maskininlärningsuppgift. Detta involverar vanligtvis att rensa data, hantera saknade värden och omvandla data till ett lämpligt format. Se till att data är korrekt märkta eller kategoriserade, eftersom detta är viktigt för övervakade inlärningsuppgifter.
2. Dela upp datauppsättningen: Därefter måste vi dela upp vår datauppsättning i två delar: tåguppsättningen och testuppsättningen. Tågsetet kommer att användas för att träna vår KNN-algoritm, medan testsetet kommer att användas för att utvärdera dess prestanda. Denna uppdelning hjälper oss att bedöma hur väl vår algoritm generaliserar till osynliga data.
3. Funktionsextraktion: När datasetet är delat måste vi extrahera de relevanta funktionerna från datan och tilldela dem som nycklar i våra ordböcker. Funktioner kan vara numeriska eller kategoriska, beroende på vilken typ av data vi har. Om vi till exempel arbetar med en datauppsättning av bilder kan vi extrahera funktioner som färghistogram eller texturdeskriptorer.
4. Tilldela värden: Efter att ha extraherat funktionerna måste vi tilldela motsvarande värden till varje nyckel i våra ordböcker. Dessa värden representerar de faktiska datapunkterna eller instanserna i vår datauppsättning. Varje instans bör associeras med dess motsvarande funktionsvärden.
5. Tåguppsättningsordbok: Skapa en ordbok för att representera tåguppsättningen. Nycklarna till denna ordbok kommer att vara funktionerna, och värdena kommer att vara listor eller arrayer som innehåller motsvarande funktionsvärden för varje instans i tåguppsättningen. Till exempel, om vi har en datauppsättning med två funktioner (ålder och inkomst) och tre instanser, kan tågsättslexikonet se ut så här:
train_set = {'ålder': [25, 30, 35], 'inkomst': [50000, 60000, 70000]}
6. Testuppsättningsordbok: Skapa på samma sätt en ordlista som representerar testuppsättningen. Nycklarna i denna ordbok kommer att vara samma funktioner som i tågsetet, och värdena kommer att vara listor eller arrayer som innehåller motsvarande funktionsvärden för varje instans i testsetet. Till exempel, om vi har en testuppsättning med två instanser, kan testuppsättningsordboken se ut så här:
test_set = {'ålder': [40, 45], 'inkomst': [80000, 90000]}
7. Använda ordböckerna: När ordböckerna för tåget och testset är ifyllda kan vi använda dem som indata till vår egen KNN-algoritm. Algoritmen kommer att använda funktionsvärdena från tågsetet för att göra förutsägelser eller klassificeringar för instanserna i testsetet.
Genom att följa dessa steg kan vi effektivt fylla i ordböcker för tåg- och testuppsättningarna i samband med att vi tillämpar vår egen KNN-algoritm i maskininlärning med Python. Dessa ordböcker fungerar som grunden för att träna och utvärdera vår algoritms prestanda.
För att fylla i ordböcker för tåg- och testuppsättningarna måste vi förbereda och dela upp datasetet, extrahera relevanta funktioner, tilldela funktionsvärdena till motsvarande nycklar i ordböckerna och använda dessa ordböcker i vår egen KNN-algoritm.
Andra senaste frågor och svar ang Tillämpa egen K närmaste grannalgoritm:
- Hur beräknar vi noggrannheten för vår egen K närmaste granne-algoritm?
- Vilken betydelse har det sista elementet i varje lista som representerar klassen i tåg- och testseten?
- Vad är syftet med att blanda datasetet innan det delas upp i tränings- och testset?
- Varför är det viktigt att rengöra datamängden innan du använder algoritmen K närmaste grannar?