Upang i-populate ang mga diksyunaryo para sa tren at mga set ng pagsubok sa konteksto ng paglalapat ng sariling K pinakamalapit na kapitbahay (KNN) algorithm sa machine learning gamit ang Python, kailangan nating sundin ang isang sistematikong diskarte. Kasama sa prosesong ito ang pag-convert ng aming data sa isang angkop na format na magagamit ng KNN algorithm.
Una, unawain natin ang pangunahing konsepto ng mga diksyunaryo sa Python. Ang diksyunaryo ay isang hindi nakaayos na koleksyon ng mga pares ng key-value, kung saan natatangi ang bawat key. Sa konteksto ng machine learning, ang mga diksyunaryo ay karaniwang ginagamit upang kumatawan sa mga dataset, kung saan ang mga key ay tumutugma sa mga feature o attribute, at ang mga value ay kumakatawan sa mga katumbas na data point.
Upang i-populate ang mga diksyunaryo para sa mga set ng tren at pagsubok, kailangan naming gawin ang mga sumusunod na hakbang:
1. Paghahanda ng Data: Magsimula sa pamamagitan ng pagkolekta at paghahanda ng data para sa aming gawain sa machine learning. Karaniwang kinabibilangan ito ng paglilinis ng data, paghawak ng mga nawawalang halaga, at pagbabago ng data sa isang angkop na format. Siguraduhin na ang data ay wastong may label o nakategorya, dahil ito ay mahalaga para sa pinangangasiwaang mga gawain sa pag-aaral.
2. Paghahati sa Dataset: Susunod, kailangan nating hatiin ang ating dataset sa dalawang bahagi: ang set ng tren at ang set ng pagsubok. Ang train set ay gagamitin para sanayin ang aming KNN algorithm, habang ang test set ay gagamitin para suriin ang performance nito. Tinutulungan kami ng split na ito na masuri kung gaano kahusay ang pag-generalize ng aming algorithm sa hindi nakikitang data.
3. Pagkuha ng Feature: Kapag nahati ang dataset, kailangan nating kunin ang mga nauugnay na feature mula sa data at italaga ang mga ito bilang mga susi sa ating mga diksyunaryo. Ang mga feature ay maaaring numerical o categorical, depende sa katangian ng aming data. Halimbawa, kung nagtatrabaho kami sa isang dataset ng mga larawan, maaari kaming mag-extract ng mga feature gaya ng color histograms o texture descriptor.
4. Pagtatalaga ng mga Halaga: Pagkatapos kunin ang mga tampok, kailangan nating italaga ang mga katumbas na halaga sa bawat susi sa ating mga diksyunaryo. Kinakatawan ng mga value na ito ang aktwal na data point o instance sa aming dataset. Ang bawat instance ay dapat na nauugnay sa mga katumbas nitong feature value.
5. Diksyunaryo ng Train Set: Gumawa ng diksyunaryo upang kumatawan sa set ng tren. Ang mga susi ng diksyunaryong ito ay ang mga feature, at ang mga value ay mga listahan o array na naglalaman ng mga katumbas na feature value para sa bawat instance sa set ng tren. Halimbawa, kung mayroon kaming dataset na may dalawang feature (edad at kita) at tatlong pagkakataon, maaaring ganito ang hitsura ng diksyunaryo ng set ng tren:
train_set = {'edad': [25, 30, 35], 'kita': [50000, 60000, 70000]}
6. Diksyunaryo ng Set ng Pagsubok: Katulad nito, lumikha ng diksyunaryo upang kumatawan sa set ng pagsubok. Ang mga susi ng diksyunaryong ito ay magiging kapareho ng mga feature tulad ng sa set ng tren, at ang mga value ay mga listahan o array na naglalaman ng mga katumbas na value ng feature para sa bawat instance sa test set. Halimbawa, kung mayroon kaming test set na may dalawang pagkakataon, maaaring ganito ang hitsura ng test set dictionary:
test_set = {'edad': [40, 45], 'kita': [80000, 90000]}
7. Paggamit ng Mga Diksyonaryo: Kapag napuno na ang mga diksyunaryo para sa tren at test set, magagamit natin ang mga ito bilang input sa sarili nating KNN algorithm. Gagamitin ng algorithm ang mga value ng feature mula sa set ng tren upang gumawa ng mga hula o pag-uuri para sa mga pagkakataon sa set ng pagsubok.
Sa pamamagitan ng pagsunod sa mga hakbang na ito, maaari naming epektibong i-populate ang mga diksyunaryo para sa tren at test set sa konteksto ng paglalapat ng sarili naming KNN algorithm sa machine learning gamit ang Python. Ang mga diksyunaryong ito ay nagsisilbing pundasyon para sa pagsasanay at pagsusuri sa pagganap ng aming algorithm.
Upang i-populate ang mga diksyunaryo para sa mga set ng tren at pagsubok, kailangan nating ihanda at hatiin ang dataset, i-extract ang mga nauugnay na feature, italaga ang mga value ng feature sa mga kaukulang key sa mga diksyunaryo, at gamitin ang mga diksyunaryong ito sa sarili nating KNN algorithm.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Paglalapat ng sariling K pinakamalapit na kapitbahay algorithm:
- Paano natin makalkula ang katumpakan ng sarili nating K na pinakamalapit na kapitbahay na algorithm?
- Ano ang kahalagahan ng huling elemento sa bawat listahan na kumakatawan sa klase sa set ng tren at pagsubok?
- Ano ang layunin ng pag-shuffling ng dataset bago ito hatiin sa mga set ng pagsasanay at pagsubok?
- Bakit mahalagang linisin ang dataset bago ilapat ang K pinakamalapit na kapitbahay algorithm?
Higit pang mga tanong at sagot:
- Patlang: Artipisyal na Talino
- programa: Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python (pumunta sa programa ng sertipikasyon)
- Aralin: Pag-aaral ng machine machine (pumunta sa kaugnay na aralin)
- Paksa: Paglalapat ng sariling K pinakamalapit na kapitbahay algorithm (pumunta sa kaugnay na paksa)
- Pagsusuri sa pagsusulit