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 κατανοήσουμε τη βασική έννοια των λεξικών στην Python. Ένα λεξικό είναι μια μη ταξινομημένη συλλογή ζευγών κλειδιών-τιμών, όπου κάθε κλειδί είναι μοναδικό. Στο πλαίσιο της μηχανικής μάθησης, τα λεξικά χρησιμοποιούνται συνήθως για την αναπαράσταση συνόλων δεδομένων, όπου τα κλειδιά αντιστοιχούν στα χαρακτηριστικά ή τα χαρακτηριστικά και οι τιμές αντιπροσωπεύουν τα αντίστοιχα σημεία δεδομένων.
Για να συμπληρώσουμε λεξικά για το τρένο και τα σετ δοκιμών, πρέπει να εκτελέσουμε τα ακόλουθα βήματα:
1. Προετοιμασία δεδομένων: Ξεκινήστε συλλέγοντας και προετοιμάζοντας τα δεδομένα για την εργασία μηχανικής εκμάθησης. Αυτό συνήθως περιλαμβάνει καθαρισμό των δεδομένων, χειρισμό τιμών που λείπουν και μετατροπή των δεδομένων σε κατάλληλη μορφή. Βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα επισημαίνονται ή κατηγοριοποιούνται σωστά, καθώς αυτό είναι απαραίτητο για εποπτευόμενες μαθησιακές εργασίες.
2. Διαχωρισμός του συνόλου δεδομένων: Στη συνέχεια, πρέπει να χωρίσουμε το σύνολο δεδομένων μας σε δύο μέρη: το σύνολο αμαξοστοιχίας και το σύνολο δοκιμής. Το σετ αμαξοστοιχίας θα χρησιμοποιηθεί για την εκπαίδευση του αλγόριθμου KNN μας, ενώ το σετ δοκιμής θα χρησιμοποιηθεί για την αξιολόγηση της απόδοσής του. Αυτός ο διαχωρισμός μας βοηθά να εκτιμήσουμε πόσο καλά ο αλγόριθμός μας γενικεύεται σε μη ορατά δεδομένα.
3. Εξαγωγή χαρακτηριστικών: Μόλις διαιρεθεί το σύνολο δεδομένων, πρέπει να εξαγάγουμε τα σχετικά χαρακτηριστικά από τα δεδομένα και να τα εκχωρήσουμε ως κλειδιά στα λεξικά μας. Τα χαρακτηριστικά μπορεί να είναι αριθμητικά ή κατηγορικά, ανάλογα με τη φύση των δεδομένων μας. Για παράδειγμα, εάν εργαζόμαστε με ένα σύνολο δεδομένων εικόνων, ενδέχεται να εξαγάγουμε χαρακτηριστικά όπως ιστογράμματα χρώματος ή περιγραφείς υφής.
4. Εκχώρηση τιμών: Αφού εξαγάγουμε τα χαρακτηριστικά, πρέπει να αντιστοιχίσουμε τις αντίστοιχες τιμές σε κάθε κλειδί στα λεξικά μας. Αυτές οι τιμές αντιπροσωπεύουν τα πραγματικά σημεία δεδομένων ή παρουσίες στο σύνολο δεδομένων μας. Κάθε στιγμιότυπο θα πρέπει να συσχετίζεται με τις αντίστοιχες τιμές χαρακτηριστικών του.
5. Λεξικό σετ τρένου: Δημιουργήστε ένα λεξικό για να αναπαραστήσετε το σετ τρένων. Τα κλειδιά αυτού του λεξικού θα είναι τα χαρακτηριστικά και οι τιμές θα είναι λίστες ή πίνακες που περιέχουν τις αντίστοιχες τιμές χαρακτηριστικών για κάθε παρουσία του συνόλου τρένου. Για παράδειγμα, εάν έχουμε ένα σύνολο δεδομένων με δύο χαρακτηριστικά (ηλικία και εισόδημα) και τρεις περιπτώσεις, το λεξικό συνόλου τρένων μπορεί να μοιάζει με αυτό:
train_set = {'ηλικία': [25, 30, 35], 'εισόδημα': [50000, 60000, 70000]}
6. Λεξικό δοκιμαστικών συνόλων: Ομοίως, δημιουργήστε ένα λεξικό για να αναπαραστήσετε το σύνολο δοκιμών. Τα κλειδιά αυτού του λεξικού θα είναι τα ίδια χαρακτηριστικά όπως στο σύνολο αμαξοστοιχίας και οι τιμές θα είναι λίστες ή πίνακες που περιέχουν τις αντίστοιχες τιμές χαρακτηριστικών για κάθε παρουσία στο σύνολο δοκιμής. Για παράδειγμα, εάν έχουμε ένα σύνολο δοκιμών με δύο παρουσίες, το λεξικό συνόλου δοκιμών μπορεί να μοιάζει με αυτό:
test_set = {'ηλικία': [40, 45], 'εισόδημα': [80000, 90000]}
7. Χρήση των λεξικών: Μόλις συμπληρωθούν τα λεξικά για το τρένο και τα σετ δοκιμών, μπορούμε να τα χρησιμοποιήσουμε ως εισόδους στον δικό μας αλγόριθμο KNN. Ο αλγόριθμος θα χρησιμοποιήσει τις τιμές χαρακτηριστικών από το σύνολο αμαξοστοιχιών για να κάνει προβλέψεις ή ταξινομήσεις για τις περιπτώσεις στο σύνολο δοκιμής.
Ακολουθώντας αυτά τα βήματα, μπορούμε να συμπληρώσουμε αποτελεσματικά λεξικά για το τρένο και τα σύνολα δοκιμών στο πλαίσιο της εφαρμογής του δικού μας αλγορίθμου KNN στη μηχανική εκμάθηση χρησιμοποιώντας Python. Αυτά τα λεξικά χρησιμεύουν ως βάση για την εκπαίδευση και την αξιολόγηση της απόδοσης του αλγορίθμου μας.
Για να συμπληρώσουμε λεξικά για το τρένο και τα σύνολα δοκιμής, πρέπει να προετοιμάσουμε και να χωρίσουμε το σύνολο δεδομένων, να εξαγάγουμε τα σχετικά χαρακτηριστικά, να εκχωρήσουμε τις τιμές χαρακτηριστικών στα αντίστοιχα κλειδιά στα λεξικά και να χρησιμοποιήσουμε αυτά τα λεξικά στον δικό μας αλγόριθμο KNN.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Εφαρμογή του αλγορίθμου K πλησιέστερων γειτόνων:
- Πώς υπολογίζουμε την ακρίβεια του δικού μας αλγορίθμου K πλησιέστερων γειτόνων;
- Ποια είναι η σημασία του τελευταίου στοιχείου σε κάθε λίστα που αντιπροσωπεύει την κατηγορία στο τρένο και τα σετ δοκιμών;
- Ποιος είναι ο σκοπός της μίξης του συνόλου δεδομένων προτού το χωρίσουμε σε σετ εκπαίδευσης και δοκιμών;
- Γιατί είναι σημαντικό να καθαρίσετε το σύνολο δεδομένων πριν εφαρμόσετε τον αλγόριθμο K πλησιέστερων γειτόνων;