Hur beräknar vi noggrannheten för vår egen K närmaste granne-algoritm?
För att beräkna noggrannheten hos vår egen KNN-algoritm måste vi jämföra de förutsagda etiketterna med de faktiska etiketterna för testdata. Noggrannhet är ett vanligt använt utvärderingsmått inom maskininlärning, som mäter andelen korrekt klassificerade instanser av det totala antalet instanser. Följande steg
Vilken betydelse har det sista elementet i varje lista som representerar klassen i tåg- och testseten?
Betydelsen av det sista elementet i varje lista som representerar klassen i tåg- och testuppsättningarna är en väsentlig aspekt i maskininlärning, speciellt i samband med programmering av en KNN-algoritm (K nearest neighbours). I KNN representerar det sista elementet i varje lista klassetiketten eller målvariabeln för motsvarande
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/MLP maskininlärning med Python, Programmering maskininlärning, Tillämpa egen K närmaste grannalgoritm, Examensgranskning
Hur fyller vi i ordböcker för tåg- och testseten?
För att fylla i ordböcker för tåg- och testuppsättningarna i samband med att man tillämpar 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
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/MLP maskininlärning med Python, Programmering maskininlärning, Tillämpa egen K närmaste grannalgoritm, Examensgranskning
Vad är syftet med att blanda datasetet innan det delas upp i tränings- och testset?
Att blanda datauppsättningen innan den delas upp i tränings- och testset tjänar ett avgörande syfte inom maskininlärning, särskilt när man använder sin egen K närmaste granne-algoritm. Denna process säkerställer att data är randomiserade, vilket är viktigt för att uppnå opartisk och tillförlitlig utvärdering av modellprestanda. Den främsta anledningen till att blanda
Varför är det viktigt att rengöra datamängden innan du använder algoritmen K närmaste grannar?
Att rengöra datamängden innan du använder KNN-algoritmen är avgörande av flera skäl. Datauppsättningens kvalitet och noggrannhet påverkar direkt prestanda och tillförlitlighet hos KNN-algoritmen. I det här svaret kommer vi att undersöka vikten av datauppsättningsrengöring i samband med KNN-algoritmen, och lyfta fram dess implikationer och fördelar.