Ako vypočítame presnosť nášho vlastného algoritmu K najbližších susedov?
Na výpočet presnosti nášho vlastného algoritmu K najbližších susedov (KNN) musíme porovnať predpovedané označenia so skutočnými označeniami testovacích údajov. Presnosť je bežne používaná hodnotiaca metrika v strojovom učení, ktorá meria podiel správne klasifikovaných inštancií z celkového počtu inštancií. Nasledujúce kroky
Aký význam má posledný prvok v každom zozname, ktorý predstavuje triedu vo vlaku a testovacej súprave?
Význam posledného prvku v každom zozname reprezentujúceho triedu vo vlakových a testovacích súpravách je základným aspektom strojového učenia, konkrétne v kontexte programovania algoritmu K najbližších susedov (KNN). V KNN predstavuje posledný prvok každého zoznamu označenie triedy alebo cieľovú premennú zodpovedajúcej
- vyšlo v Umelá inteligencia, Strojové učenie EITC/AI/MLP s Pythonom, Programovanie strojového učenia, Aplikácia vlastného algoritmu K najbližších susedov, Preskúmanie skúšky
Ako naplníme slovníky pre vlak a testovacie súpravy?
Aby sme naplnili slovníky pre vlakové a testovacie súpravy v kontexte aplikácie vlastného algoritmu K najbližších susedov (KNN) v strojovom učení pomocou Pythonu, musíme postupovať systematicky. Tento proces zahŕňa konverziu našich údajov do vhodného formátu, ktorý môže použiť algoritmus KNN. Po prvé, pochopme
Aký je účel premiešania súboru údajov pred jeho rozdelením na tréningové a testovacie súbory?
Miešanie súboru údajov pred jeho rozdelením na tréningové a testovacie súbory má zásadný účel v oblasti strojového učenia, najmä pri použití vlastného algoritmu K najbližších susedov. Tento proces zaisťuje, že údaje sú randomizované, čo je nevyhnutné na dosiahnutie nestranného a spoľahlivého hodnotenia výkonnosti modelu. Hlavným dôvodom pre prehadzovanie
Prečo je dôležité vyčistiť množinu údajov pred použitím algoritmu K najbližších susedov?
Čistenie súboru údajov pred použitím algoritmu K najbližších susedov (KNN) je kľúčové z niekoľkých dôvodov. Kvalita a presnosť súboru údajov priamo ovplyvňuje výkon a spoľahlivosť algoritmu KNN. V tejto odpovedi preskúmame dôležitosť čistenia súboru údajov v kontexte algoritmu KNN a zdôrazníme jeho dôsledky a výhody.