Per popolare i dizionari per il treno e i set di test nel contesto dell'applicazione del proprio algoritmo K dei vicini più vicini (KNN) nell'apprendimento automatico utilizzando Python, è necessario seguire un approccio sistematico. Questo processo comporta la conversione dei nostri dati in un formato adatto che può essere utilizzato dall'algoritmo KNN.
Innanzitutto, capiamo il concetto di base dei dizionari in Python. Un dizionario è una raccolta non ordinata di coppie chiave-valore, in cui ogni chiave è unica. Nel contesto dell'apprendimento automatico, i dizionari sono comunemente usati per rappresentare set di dati, dove le chiavi corrispondono alle caratteristiche o agli attributi e i valori rappresentano i punti dati corrispondenti.
Per popolare i dizionari per i set train e test, dobbiamo eseguire i seguenti passaggi:
1. Preparazione dei dati: inizia raccogliendo e preparando i dati per la nostra attività di machine learning. Ciò comporta in genere la pulizia dei dati, la gestione dei valori mancanti e la trasformazione dei dati in un formato adatto. Assicurarsi che i dati siano adeguatamente etichettati o classificati, in quanto ciò è essenziale per le attività di apprendimento supervisionato.
2. Suddivisione del set di dati: Successivamente, dobbiamo dividere il nostro set di dati in due parti: il set del treno e il set di test. Il treno verrà utilizzato per addestrare il nostro algoritmo KNN, mentre il test set verrà utilizzato per valutarne le prestazioni. Questa suddivisione ci aiuta a valutare quanto bene il nostro algoritmo si generalizza ai dati invisibili.
3. Estrazione delle caratteristiche: una volta suddiviso il set di dati, dobbiamo estrarre le caratteristiche rilevanti dai dati e assegnarle come chiavi nei nostri dizionari. Le caratteristiche possono essere numeriche o categoriche, a seconda della natura dei nostri dati. Ad esempio, se stiamo lavorando con un set di dati di immagini, potremmo estrarre funzionalità come istogrammi di colore o descrittori di texture.
4. Assegnazione dei valori: dopo aver estratto le caratteristiche, dobbiamo assegnare i valori corrispondenti a ciascuna chiave nei nostri dizionari. Questi valori rappresentano i punti dati o le istanze effettivi nel nostro set di dati. Ogni istanza deve essere associata ai valori delle funzionalità corrispondenti.
5. Dizionario del treno: creare un dizionario per rappresentare il treno. Le chiavi di questo dizionario saranno le caratteristiche ei valori saranno elenchi o matrici contenenti i valori delle caratteristiche corrispondenti per ogni istanza nel treno. Ad esempio, se disponiamo di un set di dati con due caratteristiche (età e reddito) e tre istanze, il dizionario del set di treni potrebbe apparire così:
train_set = {'età': [25, 30, 35], 'reddito': [50000, 60000, 70000]}
6. Dizionario del set di test: allo stesso modo, creare un dizionario per rappresentare il set di test. Le chiavi di questo dizionario saranno le stesse caratteristiche del set treno ei valori saranno liste o matrici contenenti i valori delle caratteristiche corrispondenti per ogni istanza nel set di test. Ad esempio, se abbiamo un set di test con due istanze, il dizionario del set di test potrebbe apparire così:
test_set = {'età': [40, 45], 'reddito': [80000, 90000]}
7. Utilizzo dei dizionari: una volta che i dizionari per il treno ei set di test sono stati popolati, possiamo usarli come input per il nostro algoritmo KNN. L'algoritmo utilizzerà i valori delle caratteristiche del set di treni per fare previsioni o classificazioni per le istanze nel set di test.
Seguendo questi passaggi, possiamo popolare efficacemente i dizionari per il treno e i set di test nel contesto dell'applicazione del nostro algoritmo KNN nell'apprendimento automatico utilizzando Python. Questi dizionari fungono da base per l'addestramento e la valutazione delle prestazioni del nostro algoritmo.
Per popolare i dizionari per i set di train e test, dobbiamo preparare e dividere il set di dati, estrarre le caratteristiche rilevanti, assegnare i valori delle caratteristiche alle chiavi corrispondenti nei dizionari e utilizzare questi dizionari nel nostro algoritmo KNN.
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