Aby zapełnić słowniki dla pociągów i zestawów testowych w kontekście zastosowania własnego algorytmu K najbliższych sąsiadów (KNN) w uczeniu maszynowym z wykorzystaniem Pythona, musimy zastosować podejście systematyczne. Proces ten polega na przekonwertowaniu naszych danych do odpowiedniego formatu, który może być wykorzystany przez algorytm KNN.
Najpierw zrozummy podstawową koncepcję słowników w Pythonie. Słownik to nieuporządkowana kolekcja par klucz-wartość, w której każdy klucz jest unikalny. W kontekście uczenia maszynowego słowniki są powszechnie używane do reprezentowania zbiorów danych, w których klucze odpowiadają cechom lub atrybutom, a wartości reprezentują odpowiednie punkty danych.
Aby zapełnić słowniki dla zestawów pociągów i zestawów testowych, musimy wykonać następujące kroki:
1. Przygotowanie danych: Zacznij od zebrania i przygotowania danych do naszego zadania uczenia maszynowego. Zwykle obejmuje to czyszczenie danych, obsługę brakujących wartości i przekształcanie danych do odpowiedniego formatu. Upewnij się, że dane są odpowiednio oznaczone lub skategoryzowane, ponieważ jest to niezbędne w przypadku zadań nadzorowanego uczenia się.
2. Podział zestawu danych: Następnie musimy podzielić nasz zestaw danych na dwie części: zestaw pociągów i zestaw testowy. Zestaw pociągów zostanie użyty do trenowania naszego algorytmu KNN, podczas gdy zestaw testowy zostanie użyty do oceny jego wydajności. Ten podział pomaga nam ocenić, jak dobrze nasz algorytm uogólnia dane niewidoczne.
3. Ekstrakcja cech: Po podzieleniu zbioru danych musimy wyodrębnić z danych odpowiednie cechy i przypisać je jako klucze w naszych słownikach. Cechy mogą być liczbowe lub kategoryczne, w zależności od charakteru naszych danych. Na przykład, jeśli pracujemy ze zbiorem danych obrazów, możemy wyodrębnić cechy, takie jak histogramy kolorów lub deskryptory tekstur.
4. Przypisywanie wartości: Po wyodrębnieniu cech musimy przypisać odpowiednie wartości do każdego klucza w naszych słownikach. Te wartości reprezentują rzeczywiste punkty danych lub instancje w naszym zbiorze danych. Każda instancja powinna być powiązana z odpowiadającymi jej wartościami funkcji.
5. Słownik zestawu pociągów: Utwórz słownik reprezentujący zestaw pociągów. Kluczami tego słownika będą cechy, a wartościami będą listy lub tablice zawierające odpowiednie wartości cech dla każdej instancji w zestawie pociągów. Na przykład, jeśli mamy zestaw danych z dwiema cechami (wiek i dochód) i trzema instancjami, słownik zestawu pociągów może wyglądać tak:
zestaw_pociągu = {'wiek': [25, 30, 35], 'dochód': [50000, 60000, 70000]}
6. Słownik zestawu testów: Podobnie utwórz słownik reprezentujący zestaw testów. Kluczami tego słownika będą te same cechy, co w zbiorze pociągów, a wartościami będą listy lub tablice zawierające odpowiednie wartości cech dla każdej instancji w zbiorze testowym. Na przykład, jeśli mamy zestaw testów z dwoma instancjami, słownik zestawu testów może wyglądać tak:
test_set = {'wiek': [40, 45], 'dochód': [80000, 90000]}
7. Wykorzystanie słowników: Po zapełnieniu słowników pociągów i zestawów testów możemy ich użyć jako danych wejściowych do naszego własnego algorytmu KNN. Algorytm wykorzysta wartości cech z zestawu pociągów do przewidywania lub klasyfikacji instancji w zbiorze testowym.
Postępując zgodnie z tymi krokami, możemy skutecznie zapełniać słowniki dla zestawów pociągów i testów w kontekście zastosowania własnego algorytmu KNN w uczeniu maszynowym za pomocą Pythona. Te słowniki służą jako podstawa do uczenia i oceny wydajności naszego algorytmu.
Aby zapełnić słowniki dla pociągów i zestawów testowych, musimy przygotować i podzielić zbiór danych, wyodrębnić odpowiednie cechy, przypisać wartości cech do odpowiednich kluczy w słownikach i wykorzystać te słowniki w naszym własnym algorytmie KNN.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące Stosowanie własnego algorytmu K najbliższych sąsiadów:
- Jak obliczyć dokładność naszego własnego algorytmu K najbliższych sąsiadów?
- Jakie jest znaczenie ostatniego elementu na każdej liście reprezentującej klasę w zestawie pociągów i testach?
- Jaki jest cel tasowania zbioru danych przed podzieleniem go na zestawy treningowe i testowe?
- Dlaczego ważne jest wyczyszczenie zbioru danych przed zastosowaniem algorytmu K najbliższych sąsiadów?