Pentru a popula dicționarele pentru tren și seturi de testare în contextul aplicării propriului algoritm KNN cei mai apropiati vecini (KNN) în învățarea automată folosind Python, trebuie să urmăm o abordare sistematică. Acest proces presupune convertirea datelor noastre într-un format adecvat care poate fi utilizat de algoritmul KNN.
Mai întâi, să înțelegem conceptul de bază al dicționarelor în Python. Un dicționar este o colecție neordonată de perechi cheie-valoare, în care fiecare cheie este unică. În contextul învățării automate, dicționarele sunt utilizate în mod obișnuit pentru a reprezenta seturi de date, unde cheile corespund caracteristicilor sau atributelor, iar valorile reprezintă punctele de date corespunzătoare.
Pentru a popula dicționarele pentru tren și seturi de testare, trebuie să parcurgem următorii pași:
1. Pregătirea datelor: Începeți prin a colecta și pregăti datele pentru sarcina noastră de învățare automată. Aceasta implică de obicei curățarea datelor, gestionarea valorilor lipsă și transformarea datelor într-un format adecvat. Asigurați-vă că datele sunt etichetate sau clasificate corespunzător, deoarece acest lucru este esențial pentru sarcinile de învățare supravegheate.
2. Împărțirea setului de date: În continuare, trebuie să împărțim setul de date în două părți: setul de tren și setul de testare. Setul de tren va fi folosit pentru a antrena algoritmul nostru KNN, în timp ce setul de testare va fi folosit pentru a evalua performanța acestuia. Această împărțire ne ajută să evaluăm cât de bine se generalizează algoritmul nostru la date nevăzute.
3. Extragerea caracteristicilor: Odată ce setul de date este împărțit, trebuie să extragem caracteristicile relevante din date și să le atribuim ca chei în dicționarele noastre. Caracteristicile pot fi numerice sau categorice, în funcție de natura datelor noastre. De exemplu, dacă lucrăm cu un set de date de imagini, putem extrage caracteristici precum histograme de culoare sau descriptori de textură.
4. Atribuirea valorilor: După extragerea caracteristicilor, trebuie să atribuim valorile corespunzătoare fiecărei chei din dicționarele noastre. Aceste valori reprezintă punctele sau instanțele de date reale din setul nostru de date. Fiecare instanță ar trebui să fie asociată cu valorile caracteristice corespunzătoare.
5. Train Set Dictionary: Creați un dicționar pentru a reprezenta garnitura de tren. Cheile acestui dicționar vor fi caracteristicile, iar valorile vor fi liste sau matrice care conțin valorile caracteristice corespunzătoare pentru fiecare instanță din setul de tren. De exemplu, dacă avem un set de date cu două caracteristici (vârsta și venit) și trei instanțe, dicționarul setului de tren poate arăta astfel:
train_set = {'vârstă': [25, 30, 35], 'venit': [50000, 60000, 70000]}
6. Test Set Dictionary: În mod similar, creați un dicționar pentru a reprezenta setul de testare. Cheile acestui dicționar vor fi aceleași caracteristici ca și în setul de tren, iar valorile vor fi liste sau matrice care conțin valorile caracteristicilor corespunzătoare pentru fiecare instanță din setul de testare. De exemplu, dacă avem un set de testare cu două instanțe, dicționarul setului de testare poate arăta astfel:
set_test = {'vârsta': [40, 45], 'venitul': [80000, 90000]}
7. Utilizarea dicționarelor: Odată ce dicționarele pentru tren și seturile de testare sunt populate, le putem folosi ca intrări la propriul nostru algoritm KNN. Algoritmul va utiliza valorile caracteristicilor din setul de tren pentru a face predicții sau clasificări pentru instanțele din setul de testare.
Urmând acești pași, putem popula în mod eficient dicționare pentru tren și seturi de testare în contextul aplicării propriului algoritm KNN în învățarea automată folosind Python. Aceste dicționare servesc drept bază pentru antrenamentul și evaluarea performanței algoritmului nostru.
Pentru a popula dicționarele pentru seturile de tren și de testare, trebuie să pregătim și să împărțim setul de date, să extragem caracteristicile relevante, să atribuim valorile caracteristicilor cheilor corespunzătoare din dicționare și să utilizăm aceste dicționare în propriul nostru algoritm KNN.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Aplicarea algoritmului propriu K vecinilor cei mai apropiați:
- Cum calculăm precizia propriului algoritm K vecini cei mai apropiați?
- Care este semnificația ultimului element din fiecare listă care reprezintă clasa din tren și seturi de testare?
- Care este scopul amestecării setului de date înainte de a-l împărți în seturi de antrenament și de testare?
- De ce este important să curățați setul de date înainte de a aplica algoritmul K vecini cei mai apropiați?