Как да изчислим точността на нашия собствен алгоритъм за K най-близки съседи?
За да изчислим точността на нашия собствен алгоритъм за най-близки съседи (KNN), трябва да сравним предвидените етикети с действителните етикети на тестовите данни. Точността е често използван показател за оценка в машинното обучение, който измерва дела на правилно класифицираните екземпляри от общия брой екземпляри. Следните стъпки
Какво е значението на последния елемент във всеки списък, представящ класа в комплектите за обучение и тест?
Значението на последния елемент във всеки списък, представляващ класа във влака и тестовите набори, е съществен аспект в машинното обучение, по-специално в контекста на програмирането на алгоритъм за най-близки съседи (KNN). В KNN последният елемент от всеки списък представлява етикета на класа или целевата променлива на съответния
Как да попълним речници за влака и тестовите набори?
За да попълним речници за наборите от влакове и тестове в контекста на прилагане на собствен алгоритъм за най-близки съседи (KNN) в машинно обучение с помощта на Python, трябва да следваме систематичен подход. Този процес включва конвертиране на нашите данни в подходящ формат, който може да се използва от алгоритъма на KNN. Първо, нека разберем
Каква е целта на разбъркването на набора от данни, преди да се раздели на набори за обучение и тест?
Разбъркването на набора от данни преди разделянето му на обучителни и тестови набори служи за решаваща цел в областта на машинното обучение, особено когато се прилага собствен алгоритъм за K най-близки съседи. Този процес гарантира, че данните са рандомизирани, което е от съществено значение за постигане на безпристрастна и надеждна оценка на ефективността на модела. Основната причина за разместването на
Защо е важно да почистите набора от данни, преди да приложите алгоритъма за K най-близки съседи?
Почистването на набора от данни преди прилагането на алгоритъма K най-близки съседи (KNN) е от решаващо значение поради няколко причини. Качеството и точността на набора от данни влияят пряко върху производителността и надеждността на алгоритъма KNN. В този отговор ще проучим значението на почистването на набора от данни в контекста на алгоритъма KNN, подчертавайки неговите последици и предимства.