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.
Najprv pochopme základný koncept slovníkov v Pythone. Slovník je neusporiadaná zbierka párov kľúč – hodnota, kde je každý kľúč jedinečný. V kontexte strojového učenia sa slovníky bežne používajú na reprezentáciu množín údajov, kde kľúče zodpovedajú vlastnostiam alebo atribútom a hodnoty predstavujú zodpovedajúce údajové body.
Na naplnenie slovníkov pre vlak a testovacie súpravy musíme vykonať nasledujúce kroky:
1. Príprava údajov: Začnite zhromažďovaním a prípravou údajov pre našu úlohu strojového učenia. Zvyčajne to zahŕňa čistenie údajov, spracovanie chýbajúcich hodnôt a transformáciu údajov do vhodného formátu. Uistite sa, že údaje sú správne označené alebo kategorizované, pretože je to nevyhnutné pre vzdelávacie úlohy pod dohľadom.
2. Rozdelenie súboru údajov: Ďalej musíme rozdeliť náš súbor údajov na dve časti: vlakovú súpravu a testovaciu súpravu. Vlaková súprava sa použije na trénovanie nášho algoritmu KNN, zatiaľ čo testovacia súprava sa použije na vyhodnotenie jeho výkonu. Toto rozdelenie nám pomáha posúdiť, ako dobre sa náš algoritmus zovšeobecňuje na neviditeľné údaje.
3. Extrakcia funkcií: Keď je súbor údajov rozdelený, musíme z údajov extrahovať príslušné funkcie a priradiť ich ako kľúče v našich slovníkoch. Funkcie môžu byť číselné alebo kategorické v závislosti od povahy našich údajov. Ak napríklad pracujeme so súborom údajov obrázkov, môžeme extrahovať funkcie, ako sú histogramy farieb alebo deskriptory textúr.
4. Priradenie hodnôt: Po extrakcii funkcií musíme každému kľúču v našich slovníkoch priradiť zodpovedajúce hodnoty. Tieto hodnoty predstavujú skutočné údajové body alebo inštancie v našom súbore údajov. Každá inštancia by mala byť spojená so zodpovedajúcimi hodnotami vlastností.
5. Slovník vlakovej súpravy: Vytvorte slovník, ktorý bude reprezentovať vlakovú súpravu. Kľúčmi tohto slovníka budú vlastnosti a hodnoty budú zoznamy alebo polia obsahujúce zodpovedajúce hodnoty vlastností pre každú inštanciu vo vlakovej súprave. Napríklad, ak máme súbor údajov s dvoma funkciami (vek a príjem) a tromi inštanciami, slovník vlakových súprav môže vyzerať takto:
train_set = {'vek': [25, 30, 35], 'income': [50000, 60000, 70000]}
6. Slovník testovacej sady: Podobne vytvorte slovník, ktorý bude reprezentovať testovaciu sadu. Kľúče tohto slovníka budú mať rovnaké vlastnosti ako vo vlakovej súprave a hodnoty budú zoznamy alebo polia obsahujúce zodpovedajúce hodnoty vlastností pre každú inštanciu v testovacej sade. Napríklad, ak máme testovaciu množinu s dvoma inštanciami, slovník testovacej množiny môže vyzerať takto:
test_set = {'vek': [40, 45], 'príjem': [80000 90000, XNUMX XNUMX]}
7. Využitie slovníkov: Keď sú slovníky pre vlak a testovacie súpravy naplnené, môžeme ich použiť ako vstupy do nášho vlastného algoritmu KNN. Algoritmus použije hodnoty vlastností z vlakovej súpravy na vytváranie predpovedí alebo klasifikácií pre prípady v testovacej súprave.
Nasledovaním týchto krokov môžeme efektívne naplniť slovníky pre vlakové a testovacie súpravy v kontexte aplikácie nášho vlastného algoritmu KNN v strojovom učení pomocou Pythonu. Tieto slovníky slúžia ako základ pre trénovanie a hodnotenie výkonnosti nášho algoritmu.
Na naplnenie slovníkov pre vlakové a testovacie súpravy musíme pripraviť a rozdeliť súbor údajov, extrahovať príslušné funkcie, priradiť hodnoty funkcií zodpovedajúcim kľúčom v slovníkoch a použiť tieto slovníky v našom vlastnom algoritme KNN.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Aplikácia vlastného algoritmu K najbližších susedov:
- Ako vypočítame presnosť nášho vlastného algoritmu K najbližších susedov?
- Aký význam má posledný prvok v každom zozname, ktorý predstavuje triedu vo vlaku a testovacej súprave?
- Aký je účel premiešania súboru údajov pred jeho rozdelením na tréningové a testovacie súbory?
- Prečo je dôležité vyčistiť množinu údajov pred použitím algoritmu K najbližších susedov?