Da bismo popunili rječnike za vlak i testne skupove u kontekstu primjene vlastitog algoritma K najbližih susjeda (KNN) u strojnom učenju pomoću Pythona, moramo slijediti sustavni pristup. Ovaj proces uključuje pretvaranje naših podataka u odgovarajući format koji može koristiti KNN algoritam.
Prvo, shvatimo osnovni koncept rječnika u Pythonu. Rječnik je neuređena zbirka parova ključ-vrijednost, gdje je svaki ključ jedinstven. U kontekstu strojnog učenja, rječnici se obično koriste za predstavljanje skupova podataka, gdje ključevi odgovaraju značajkama ili atributima, a vrijednosti predstavljaju odgovarajuće podatkovne točke.
Da bismo popunili rječnike za skupove vlakova i testova, moramo izvršiti sljedeće korake:
1. Priprema podataka: Započnite prikupljanjem i pripremom podataka za naš zadatak strojnog učenja. To obično uključuje čišćenje podataka, rukovanje nedostajućim vrijednostima i pretvaranje podataka u odgovarajući format. Osigurajte da su podaci pravilno označeni ili kategorizirani jer je to bitno za nadzirane zadatke učenja.
2. Dijeljenje skupa podataka: Zatim moramo podijeliti naš skup podataka na dva dijela: set vlakova i skup testova. Skup će se koristiti za treniranje našeg KNN algoritma, dok će se skup za testiranje koristiti za procjenu njegove izvedbe. Ova podjela nam pomaže procijeniti koliko dobro naš algoritam generalizira nevidljive podatke.
3. Ekstrakcija značajki: Nakon što je skup podataka podijeljen, moramo izdvojiti relevantne značajke iz podataka i dodijeliti ih kao ključeve u našim rječnicima. Značajke mogu biti numeričke ili kategoričke, ovisno o prirodi naših podataka. Na primjer, ako radimo sa skupom podataka slika, možemo izdvojiti značajke kao što su histogrami boja ili deskriptori teksture.
4. Dodjeljivanje vrijednosti: Nakon izdvajanja značajki, moramo dodijeliti odgovarajuće vrijednosti svakom ključu u našim rječnicima. Ove vrijednosti predstavljaju stvarne podatkovne točke ili instance u našem skupu podataka. Svaka instanca treba biti povezana sa svojim odgovarajućim vrijednostima obilježja.
5. Rječnik garniture vlaka: Napravite rječnik koji će predstavljati garnituru vlaka. Ključevi ovog rječnika bit će značajke, a vrijednosti će biti popisi ili nizovi koji sadrže odgovarajuće vrijednosti značajki za svaku instancu u skupu vlakova. Na primjer, ako imamo skup podataka s dvije značajke (dob i prihod) i tri instance, rječnik vlakova može izgledati ovako:
train_set = {'dob': [25, 30, 35], 'prihod': [50000, 60000, 70000]}
6. Rječnik skupa testova: Na sličan način stvorite rječnik koji će predstavljati skup testova. Ključevi ovog rječnika bit će iste značajke kao u skupu vlakova, a vrijednosti će biti popisi ili nizovi koji sadrže odgovarajuće vrijednosti značajki za svaku instancu u testnom skupu. Na primjer, ako imamo testni skup s dvije instance, rječnik testnog skupa može izgledati ovako:
test_set = {'age': [40, 45], 'income': [80000, 90000]}
7. Korištenje rječnika: Nakon što se popune rječnici za vlak i testne skupove, možemo ih koristiti kao ulazne podatke za naš vlastiti KNN algoritam. Algoritam će koristiti vrijednosti značajki iz niza za izradu predviđanja ili klasifikacije za instance u testnom skupu.
Slijedeći ove korake, možemo učinkovito popuniti rječnike za vlak i testne skupove u kontekstu primjene vlastitog KNN algoritma u strojnom učenju pomoću Pythona. Ovi rječnici služe kao temelj za obuku i procjenu izvedbe našeg algoritma.
Kako bismo popunili rječnike za skupove vlakova i testova, moramo pripremiti i podijeliti skup podataka, izdvojiti relevantne značajke, dodijeliti vrijednosti značajki odgovarajućim ključevima u rječnicima i upotrijebiti te rječnike u našem vlastitom KNN algoritmu.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Primjena vlastitog algoritma najbližih susjeda:
- Kako izračunavamo točnost vlastitog algoritma K najbližih susjeda?
- Kakvo je značenje zadnjeg elementa na svakoj listi koji predstavlja klasu u skupovima za treniranje i testiranje?
- Koja je svrha miješanja skupa podataka prije nego što se podijeli na skupove za obuku i test?
- Zašto je važno očistiti skup podataka prije primjene algoritma K najbližih susjeda?