Để điền từ điển cho tập huấn luyện và tập kiểm tra trong bối cảnh áp dụng thuật toán K hàng xóm gần nhất (KNN) của riêng một người trong học máy bằng Python, chúng ta cần tuân theo một cách tiếp cận có hệ thống. Quá trình này liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu của chúng tôi sang định dạng phù hợp mà thuật toán KNN có thể sử dụng.
Đầu tiên, hãy hiểu khái niệm cơ bản về từ điển trong Python. Từ điển là một tập hợp các cặp khóa-giá trị không có thứ tự, trong đó mỗi khóa là duy nhất. Trong bối cảnh học máy, từ điển thường được sử dụng để biểu thị các tập dữ liệu, trong đó các khóa tương ứng với các tính năng hoặc thuộc tính và các giá trị biểu thị các điểm dữ liệu tương ứng.
Để điền từ điển cho tập huấn luyện và tập kiểm tra, chúng ta cần thực hiện các bước sau:
1. Chuẩn bị dữ liệu: Bắt đầu bằng cách thu thập và chuẩn bị dữ liệu cho nhiệm vụ học máy của chúng tôi. Điều này thường liên quan đến việc làm sạch dữ liệu, xử lý các giá trị bị thiếu và chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp. Đảm bảo rằng dữ liệu được gắn nhãn hoặc phân loại đúng cách, vì điều này rất cần thiết cho các nhiệm vụ học tập có giám sát.
2. Tách tập dữ liệu: Tiếp theo, chúng ta cần chia tập dữ liệu của mình thành hai phần: tập huấn luyện và tập kiểm tra. Tập huấn luyện sẽ được sử dụng để huấn luyện thuật toán KNN của chúng tôi, trong khi tập kiểm tra sẽ được sử dụng để đánh giá hiệu suất của nó. Sự phân chia này giúp chúng tôi đánh giá mức độ tổng quát của thuật toán đối với dữ liệu chưa nhìn thấy.
3. Trích xuất tính năng: Sau khi tập dữ liệu được chia nhỏ, chúng tôi cần trích xuất các tính năng có liên quan từ dữ liệu và gán chúng làm khóa trong từ điển của mình. Các tính năng có thể là số hoặc phân loại, tùy thuộc vào bản chất của dữ liệu của chúng tôi. Ví dụ: nếu chúng tôi đang làm việc với tập dữ liệu hình ảnh, chúng tôi có thể trích xuất các tính năng như biểu đồ màu hoặc bộ mô tả kết cấu.
4. Gán giá trị: Sau khi trích xuất các tính năng, chúng ta cần gán các giá trị tương ứng cho từng khóa trong từ điển của mình. Các giá trị này đại diện cho các điểm hoặc phiên bản dữ liệu thực tế trong tập dữ liệu của chúng tôi. Mỗi phiên bản phải được liên kết với các giá trị tính năng tương ứng của nó.
5. Train Set Dictionary: Tạo một từ điển để đại diện cho tập hợp xe lửa. Các khóa của từ điển này sẽ là các tính năng và các giá trị sẽ là danh sách hoặc mảng chứa các giá trị tính năng tương ứng cho từng phiên bản trong tập huấn luyện. Ví dụ: nếu chúng tôi có một tập dữ liệu có hai tính năng (tuổi và thu nhập) và ba trường hợp, thì từ điển tập huấn luyện có thể trông như thế này:
train_set = {'tuổi': [25, 30, 35], 'thu nhập': [50000, 60000, 70000]}
6. Từ điển bộ kiểm tra: Tương tự, tạo một từ điển để đại diện cho bộ kiểm tra. Các khóa của từ điển này sẽ là các tính năng giống như trong tập huấn luyện và các giá trị sẽ là danh sách hoặc mảng chứa các giá trị tính năng tương ứng cho từng phiên bản trong tập thử nghiệm. Ví dụ: nếu chúng ta có một bộ kiểm tra với hai phiên bản, từ điển bộ kiểm tra có thể trông như thế này:
test_set = {'tuổi': [40, 45], 'thu nhập': [80000, 90000]}
7. Sử dụng từ điển: Sau khi các từ điển cho tập huấn luyện và tập kiểm tra được phổ biến, chúng ta có thể sử dụng chúng làm đầu vào cho thuật toán KNN của riêng mình. Thuật toán sẽ sử dụng các giá trị tính năng từ tập huấn luyện để đưa ra dự đoán hoặc phân loại cho các phiên bản trong tập kiểm tra.
Bằng cách làm theo các bước này, chúng ta có thể điền từ điển cho tập huấn luyện và tập kiểm tra một cách hiệu quả trong bối cảnh áp dụng thuật toán KNN của riêng mình trong học máy bằng Python. Các từ điển này đóng vai trò là nền tảng để đào tạo và đánh giá hiệu suất thuật toán của chúng tôi.
Để điền từ điển cho tập huấn luyện và kiểm tra, chúng ta cần chuẩn bị và phân tách tập dữ liệu, trích xuất các tính năng có liên quan, gán giá trị tính năng cho các khóa tương ứng trong từ điển và sử dụng các từ điển này trong thuật toán KNN của riêng chúng ta.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Áp dụng thuật toán K láng giềng gần nhất của riêng mình:
- Làm cách nào để tính toán độ chính xác của thuật toán K hàng xóm gần nhất của chúng ta?
- Ý nghĩa của phần tử cuối cùng trong mỗi danh sách đại diện cho lớp trong tập huấn luyện và tập kiểm tra là gì?
- Mục đích của việc xáo trộn tập dữ liệu trước khi chia nó thành các tập huấn luyện và kiểm tra là gì?
- Tại sao việc làm sạch tập dữ liệu trước khi áp dụng thuật toán K láng giềng gần nhất lại quan trọng?
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: Học máy EITC/AI/MLP với Python (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Lập trình máy học (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Áp dụng thuật toán K láng giềng gần nhất của riêng mình (đi đến chủ đề liên quan)
- ôn thi