Hvordan beregner vi nøjagtigheden af vores egen K nærmeste nabo-algoritme?
For at beregne nøjagtigheden af vores egen K-nærmeste naboer (KNN) algoritme, skal vi sammenligne de forudsagte etiketter med de faktiske etiketter af testdataene. Nøjagtighed er en almindeligt anvendt evalueringsmetrik i maskinlæring, som måler andelen af korrekt klassificerede forekomster ud af det samlede antal forekomster. Følgende trin
Hvad er betydningen af det sidste element i hver liste, der repræsenterer klassen i tog- og testsættene?
Betydningen af det sidste element i hver liste, der repræsenterer klassen i tog- og testsættene, er et væsentligt aspekt i maskinlæring, specifikt i forbindelse med programmering af en K-nærmeste naboer (KNN) algoritme. I KNN repræsenterer det sidste element på hver liste klasseetiketten eller målvariablen for den tilsvarende
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/MLP maskinindlæring med Python, Programmering af maskinindlæring, Anvendelse af egen K nærmeste nabealgoritme, Eksamensgennemgang
Hvordan udfylder vi ordbøger til tog- og testsættene?
For at udfylde ordbøger for tog- og testsættene i forbindelse med at anvende ens egen K nearest neighbours (KNN) algoritme i maskinlæring ved hjælp af Python, er vi nødt til at følge en systematisk tilgang. Denne proces involverer at konvertere vores data til et passende format, der kan bruges af KNN-algoritmen. Lad os først forstå
Hvad er formålet med at blande datasættet, før det opdeles i trænings- og testsæt?
Blanding af datasættet, før det opdeles i trænings- og testsæt, tjener et afgørende formål inden for maskinlæring, især når man anvender ens egen K nærmeste nabo-algoritme. Denne proces sikrer, at dataene er randomiserede, hvilket er afgørende for at opnå en upartisk og pålidelig evaluering af modellens ydeevne. Den primære årsag til at blande
Hvorfor er det vigtigt at rense datasættet, før du anvender algoritmen K nærmeste naboer?
Rengøring af datasættet før anvendelse af K nearest neighbours (KNN) algoritmen er afgørende af flere årsager. Kvaliteten og nøjagtigheden af datasættet påvirker direkte KNN-algoritmens ydeevne og pålidelighed. I dette svar vil vi udforske vigtigheden af datasætrensning i sammenhæng med KNN-algoritmen, og fremhæve dets implikationer og fordele.