Чтобы заполнить словари для обучающих и тестовых наборов в контексте применения собственного алгоритма K ближайших соседей (KNN) в машинном обучении с использованием Python, нам необходимо следовать систематическому подходу. Этот процесс включает в себя преобразование наших данных в подходящий формат, который может использоваться алгоритмом KNN.
Во-первых, давайте разберемся с основной концепцией словарей в Python. Словарь — это неупорядоченная коллекция пар ключ-значение, где каждый ключ уникален. В контексте машинного обучения словари обычно используются для представления наборов данных, где ключи соответствуют функциям или атрибутам, а значения представляют соответствующие точки данных.
Чтобы заполнить словари для обучающих и тестовых наборов, нам необходимо выполнить следующие шаги:
1. Подготовка данных: начните со сбора и подготовки данных для нашей задачи машинного обучения. Обычно это включает в себя очистку данных, обработку отсутствующих значений и преобразование данных в подходящий формат. Убедитесь, что данные правильно помечены или классифицированы, так как это важно для задач контролируемого обучения.
2. Разделение набора данных. Далее нам нужно разделить наш набор данных на две части: набор поездов и набор тестов. Набор поездов будет использоваться для обучения нашего алгоритма KNN, а набор тестов будет использоваться для оценки его производительности. Это разделение помогает нам оценить, насколько хорошо наш алгоритм обобщает невидимые данные.
3. Извлечение признаков. После разделения набора данных нам необходимо извлечь из данных соответствующие признаки и назначить их в качестве ключей в наших словарях. Характеристики могут быть числовыми или категориальными, в зависимости от характера наших данных. Например, если мы работаем с набором данных изображений, мы можем извлечь такие функции, как цветовые гистограммы или дескрипторы текстуры.
4. Присвоение значений: после извлечения функций нам нужно присвоить соответствующие значения каждому ключу в наших словарях. Эти значения представляют фактические точки данных или экземпляры в нашем наборе данных. Каждый экземпляр должен быть связан с соответствующими значениями характеристик.
5. Словарь набора поездов: создайте словарь для представления набора поездов. Ключами этого словаря будут функции, а значениями будут списки или массивы, содержащие соответствующие значения функций для каждого экземпляра в наборе поездов. Например, если у нас есть набор данных с двумя функциями (возраст и доход) и тремя экземплярами, словарь набора поездов может выглядеть так:
train_set = {'возраст': [25, 30, 35], 'доход': [50000, 60000, 70000]}
6. Словарь тестового набора. Аналогичным образом создайте словарь для представления тестового набора. Ключами этого словаря будут те же функции, что и в наборе поездов, а значениями будут списки или массивы, содержащие соответствующие значения функций для каждого экземпляра в тестовом наборе. Например, если у нас есть тестовый набор с двумя экземплярами, словарь тестового набора может выглядеть так:
test_set = {'возраст': [40, 45], 'доход': [80000, 90000]}
7. Использование словарей. Как только словари для обучающих и тестовых наборов заполнены, мы можем использовать их в качестве входных данных для нашего собственного алгоритма KNN. Алгоритм будет использовать значения функций из набора поездов, чтобы делать прогнозы или классификации для экземпляров в тестовом наборе.
Выполняя эти шаги, мы можем эффективно заполнять словари для обучающих и тестовых наборов в контексте применения нашего собственного алгоритма KNN в машинном обучении с использованием Python. Эти словари служат основой для обучения и оценки производительности нашего алгоритма.
Чтобы заполнить словари для обучающих и тестовых наборов, нам необходимо подготовить и разделить набор данных, извлечь соответствующие функции, присвоить значения функций соответствующим ключам в словарях и использовать эти словари в нашем собственном алгоритме KNN.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Применение собственного алгоритма K ближайших соседей:
- Как рассчитать точность нашего собственного алгоритма K ближайших соседей?
- Каково значение последнего элемента в каждом списке, представляющем класс в обучающем и тестовом наборах?
- Какова цель перетасовки набора данных перед его разделением на обучающий и тестовый наборы?
- Почему важно очищать набор данных перед применением алгоритма K ближайших соседей?