Da bismo popunili rečnike za skupove za obuku i testove u kontekstu primene sopstvenog algoritma K najbližih suseda (KNN) u mašinskom učenju koristeći Python, moramo slediti sistematski pristup. Ovaj proces uključuje pretvaranje naših podataka u odgovarajući format koji može koristiti KNN algoritam.
Prvo, hajde da razumemo osnovni koncept rečnika u Pythonu. Rječnik je neuređena kolekcija parova ključ/vrijednost, gdje je svaki ključ jedinstven. U kontekstu mašinskog učenja, rečnici se obično koriste za predstavljanje skupova podataka, gde ključevi odgovaraju karakteristikama ili atributima, a vrednosti predstavljaju odgovarajuće tačke podataka.
Da bismo popunili rječnike za skupove vlakova i testova, moramo izvršiti sljedeće korake:
1. Priprema podataka: Započnite prikupljanjem i pripremom podataka za naš zadatak mašinskog učenja. Ovo obično uključuje čišćenje podataka, rukovanje nedostajućim vrijednostima i transformaciju podataka u odgovarajući format. Osigurajte da su podaci pravilno označeni ili kategorizirani, jer je to bitno za zadatke učenja pod nadzorom.
2. Podjela skupa podataka: Zatim moramo podijeliti naš skup podataka na dva dijela: skup vlakova i skup za testiranje. Skup vlakova će se koristiti za treniranje našeg KNN algoritma, dok će se testni skup koristiti za procjenu njegove performanse. Ova podjela nam pomaže da procijenimo koliko dobro se naš algoritam generalizira na nevidljive podatke.
3. Ekstrakcija karakteristika: Kada se skup podataka podijeli, moramo izdvojiti relevantne karakteristike iz podataka i dodijeliti ih kao ključeve u našim rječnicima. Karakteristike mogu biti numeričke ili kategoričke, ovisno o prirodi naših podataka. Na primjer, ako radimo sa skupom podataka slika, možemo izdvojiti karakteristike kao što su histogrami boja ili deskriptori teksture.
4. Dodjela vrijednosti: Nakon izdvajanja karakteristika, moramo dodijeliti odgovarajuće vrijednosti svakom ključu u našim rječnicima. Ove vrijednosti predstavljaju stvarne točke podataka ili instance u našem skupu podataka. Svaka instanca treba biti povezana s odgovarajućim vrijednostima karakteristika.
5. Rečnik skupa vozova: Kreirajte rečnik koji predstavlja skup vozova. Ključevi ovog rječnika će biti karakteristike, a vrijednosti će biti liste ili nizovi koji sadrže odgovarajuće vrijednosti karakteristika za svaku instancu u skupu vozova. Na primjer, ako imamo skup podataka s dvije karakteristike (starost i prihod) i tri instance, rječnik skupa vozova može izgledati ovako:
train_set = {'starost': [25, 30, 35], 'prihod': [50000, 60000, 70000]}
6. Rečnik testnog skupa: Slično, kreirajte rečnik koji će predstavljati test skup. Ključevi ovog rječnika će biti iste karakteristike kao u skupu vlakova, a vrijednosti će biti liste ili nizovi koji sadrže odgovarajuće vrijednosti karakteristika za svaku instancu u skupu testova. Na primjer, ako imamo test skup s dvije instance, rječnik testnog skupa može izgledati ovako:
test_set = {'starost': [40, 45], 'prihod': [80000, 90000]}
7. Korištenje rječnika: Jednom kada se rječnici za skupove vlakova i testova popune, možemo ih koristiti kao ulaze za naš vlastiti KNN algoritam. Algoritam će koristiti vrijednosti karakteristika iz skupa vlakova da bi napravio predviđanja ili klasifikacije za instance u skupu testova.
Prateći ove korake, možemo efikasno popuniti rečnike za skupove za obuku i testove u kontekstu primene našeg sopstvenog KNN algoritma u mašinskom učenju koristeći Python. Ovi rječnici služe kao osnova za obuku i evaluaciju performansi našeg algoritma.
Da bismo popunili rječnike za skupove vlakova i testova, moramo pripremiti i podijeliti skup podataka, izdvojiti relevantne karakteristike, dodijeliti vrijednosti karakteristika odgovarajućim ključevima u rječnicima i koristiti ove rječnike u našem vlastitom KNN algoritmu.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Primjena vlastitog algoritma najbližih susjeda:
- Kako izračunati tačnost našeg algoritma K najbližih susjeda?
- Koji je značaj posljednjeg elementa na svakoj listi koji predstavlja klasu u skupovima za obuku i test?
- Koja je svrha miješanja skupa podataka prije nego što se podijeli na skupove za obuku i testove?
- Zašto je važno očistiti skup podataka prije primjene algoritma K najbližih susjeda?