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 det grundlæggende koncept for ordbøger i Python. En ordbog er en uordnet samling af nøgle-værdi-par, hvor hver nøgle er unik. I forbindelse med maskinlæring bruges ordbøger almindeligvis til at repræsentere datasæt, hvor nøglerne svarer til funktionerne eller egenskaberne, og værdierne repræsenterer de tilsvarende datapunkter.
For at udfylde ordbøger for toget og testsættene skal vi udføre følgende trin:
1. Dataforberedelse: Start med at indsamle og forberede dataene til vores maskinlæringsopgave. Dette involverer typisk rensning af data, håndtering af manglende værdier og transformation af data til et passende format. Sørg for, at dataene er korrekt mærket eller kategoriseret, da dette er afgørende for overvågede læringsopgaver.
2. Opdeling af datasættet: Dernæst skal vi opdele vores datasæt i to dele: togsættet og testsættet. Togsættet vil blive brugt til at træne vores KNN-algoritme, mens testsættet vil blive brugt til at evaluere dets ydeevne. Denne opdeling hjælper os med at vurdere, hvor godt vores algoritme generaliserer til usete data.
3. Feature Extraction: Når datasættet er opdelt, skal vi udtrække de relevante funktioner fra dataene og tildele dem som nøgler i vores ordbøger. Funktioner kan være numeriske eller kategoriske, afhængigt af arten af vores data. For eksempel, hvis vi arbejder med et datasæt af billeder, kan vi udtrække funktioner såsom farvehistogrammer eller teksturdeskriptorer.
4. Tildeling af værdier: Efter at have udtrukket funktionerne, skal vi tildele de tilsvarende værdier til hver nøgle i vores ordbøger. Disse værdier repræsenterer de faktiske datapunkter eller forekomster i vores datasæt. Hver forekomst skal være knyttet til dens tilsvarende funktionsværdier.
5. Togsæt-ordbog: Opret en ordbog til at repræsentere togsættet. Nøglerne til denne ordbog vil være funktionerne, og værdierne vil være lister eller arrays, der indeholder de tilsvarende funktionsværdier for hver instans i togsættet. For eksempel, hvis vi har et datasæt med to funktioner (alder og indkomst) og tre forekomster, kan togsættets ordbog se sådan ud:
togsæt = {'alder': [25, 30, 35], 'indkomst': [50000, 60000, 70000]}
6. Testsætordbog: Opret på samme måde en ordbog, der repræsenterer testsættet. Nøglerne til denne ordbog vil være de samme funktioner som i togsættet, og værdierne vil være lister eller arrays, der indeholder de tilsvarende funktionsværdier for hver instans i testsættet. For eksempel, hvis vi har et testsæt med to forekomster, kan testsættets ordbog se sådan ud:
test_set = {'alder': [40, 45], 'indkomst': [80000, 90000]}
7. Brug af ordbøgerne: Når ordbøgerne til toget og testsættene er udfyldt, kan vi bruge dem som input til vores egen KNN-algoritme. Algoritmen vil bruge funktionsværdierne fra togsættet til at lave forudsigelser eller klassifikationer for forekomsterne i testsættet.
Ved at følge disse trin kan vi effektivt udfylde ordbøger for tog- og testsættene i forbindelse med at anvende vores egen KNN-algoritme i maskinlæring ved hjælp af Python. Disse ordbøger tjener som grundlaget for træning og evaluering af vores algoritmes ydeevne.
For at udfylde ordbøger til tog- og testsættene skal vi forberede og opdele datasættet, udtrække de relevante funktioner, tildele funktionsværdierne til de tilsvarende nøgler i ordbøgerne og bruge disse ordbøger i vores egen KNN-algoritme.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Anvendelse af egen K nærmeste nabealgoritme:
- Hvordan beregner vi nøjagtigheden af vores egen K nærmeste nabo-algoritme?
- Hvad er betydningen af det sidste element i hver liste, der repræsenterer klassen i tog- og testsættene?
- Hvad er formålet med at blande datasættet, før det opdeles i trænings- og testsæt?
- Hvorfor er det vigtigt at rense datasættet, før du anvender algoritmen K nærmeste naboer?