Πώς υπολογίζουμε την ακρίβεια του δικού μας αλγορίθμου K πλησιέστερων γειτόνων;
Για να υπολογίσουμε την ακρίβεια του δικού μας αλγόριθμου K πλησιέστερων γειτόνων (KNN), πρέπει να συγκρίνουμε τις προβλεπόμενες ετικέτες με τις πραγματικές ετικέτες των δεδομένων δοκιμής. Η ακρίβεια είναι μια μέτρηση αξιολόγησης που χρησιμοποιείται συνήθως στη μηχανική μάθηση, η οποία μετρά την αναλογία των σωστά ταξινομημένων παρουσιών σε σχέση με τον συνολικό αριθμό των περιπτώσεων. Τα παρακάτω βήματα
Ποια είναι η σημασία του τελευταίου στοιχείου σε κάθε λίστα που αντιπροσωπεύει την κατηγορία στο τρένο και τα σετ δοκιμών;
Η σημασία του τελευταίου στοιχείου σε κάθε λίστα που αντιπροσωπεύει την κλάση στην αμαξοστοιχία και τα σύνολα δοκιμών είναι μια ουσιαστική πτυχή στη μηχανική μάθηση, ειδικά στο πλαίσιο του προγραμματισμού ενός αλγορίθμου K κοντινότερου γείτονα (KNN). Στο KNN, το τελευταίο στοιχείο κάθε λίστας αντιπροσωπεύει την ετικέτα κλάσης ή τη μεταβλητή στόχο της αντίστοιχης
Πώς συμπληρώνουμε λεξικά για το τρένο και τα σετ δοκιμών;
Για να συμπληρώσουμε λεξικά για το τρένο και τα σύνολα δοκιμών στο πλαίσιο της εφαρμογής του δικού του αλγορίθμου K πλησιέστερων γειτόνων (KNN) στη μηχανική μάθηση χρησιμοποιώντας Python, πρέπει να ακολουθήσουμε μια συστηματική προσέγγιση. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει τη μετατροπή των δεδομένων μας σε κατάλληλη μορφή που μπορεί να χρησιμοποιηθεί από τον αλγόριθμο KNN. Αρχικά, ας καταλάβουμε το
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, Μηχανική εκμάθηση EITC/AI/MLP με Python, Προγραμματισμός μηχανικής μάθησης, Εφαρμογή του αλγορίθμου K πλησιέστερων γειτόνων, Ανασκόπηση εξέτασης
Ποιος είναι ο σκοπός της μίξης του συνόλου δεδομένων προτού το χωρίσουμε σε σετ εκπαίδευσης και δοκιμών;
Η ανακάτεμα του συνόλου δεδομένων πριν τον χωρίσει σε σύνολα εκπαίδευσης και δοκιμών εξυπηρετεί έναν κρίσιμο σκοπό στον τομέα της μηχανικής μάθησης, ιδιαίτερα κατά την εφαρμογή του δικού του αλγόριθμου K πλησιέστερων γειτόνων. Αυτή η διαδικασία διασφαλίζει ότι τα δεδομένα είναι τυχαία, κάτι που είναι απαραίτητο για την επίτευξη αμερόληπτης και αξιόπιστης αξιολόγησης απόδοσης μοντέλου. Ο πρωταρχικός λόγος για το ανακάτεμα του
Γιατί είναι σημαντικό να καθαρίσετε το σύνολο δεδομένων πριν εφαρμόσετε τον αλγόριθμο K πλησιέστερων γειτόνων;
Ο καθαρισμός του συνόλου δεδομένων πριν από την εφαρμογή του αλγόριθμου K κοντινότερου γείτονα (KNN) είναι ζωτικής σημασίας για διάφορους λόγους. Η ποιότητα και η ακρίβεια του συνόλου δεδομένων επηρεάζουν άμεσα την απόδοση και την αξιοπιστία του αλγορίθμου KNN. Σε αυτή την απάντηση, θα διερευνήσουμε τη σημασία του καθαρισμού δεδομένων στο πλαίσιο του αλγόριθμου KNN, επισημαίνοντας τις επιπτώσεις και τα οφέλη του.