Por plenigi vortarojn por la trajno kaj testaro en la kunteksto de aplikado de onies propra K plej proksimaj najbaroj (KNN) algoritmo en maŝinlernado uzante Python, ni devas sekvi sisteman aliron. Ĉi tiu procezo implikas konverti niajn datumojn en taŭgan formaton, kiu povas esti uzata de la KNN-algoritmo.
Unue, ni komprenu la bazan koncepton de vortaroj en Python. Vortaro estas neordigita kolekto de ŝlosil-valoraj paroj, kie ĉiu ŝlosilo estas unika. En la kunteksto de maŝinlernado, vortaroj estas ofte uzataj por reprezenti datumarojn, kie la ŝlosiloj egalrilatas al la trajtoj aŭ atributoj, kaj la valoroj reprezentas la respondajn datumpunktojn.
Por plenigi vortarojn por la trajno kaj testaro, ni devas plenumi la sekvajn paŝojn:
1. Preparado de datumoj: Komencu kolektante kaj preparante la datumojn por nia maŝinlernada tasko. Ĉi tio kutime implikas purigi la datumojn, pritrakti mankantajn valorojn kaj transformi la datumojn en taŭgan formaton. Certigu, ke la datumoj estas konvene etikeditaj aŭ kategoriigitaj, ĉar tio estas esenca por kontrolitaj lernaj taskoj.
2. Disigi la Datumararon: Poste, ni devas dividi nian datumaron en du partojn: la trajnaro kaj la testaro. La trajnaro estos uzata por trejni nian KNN-algoritmon, dum la testaro estos uzata por taksi ĝian rendimenton. Ĉi tiu disigo helpas nin taksi kiom bone nia algoritmo ĝeneraligas al neviditaj datumoj.
3. Karakterizaĵa Eltiro: Post kiam la datumaro estas dividita, ni devas ĉerpi la koncernajn funkciojn el la datumoj kaj asigni ilin kiel ŝlosilojn en niaj vortaroj. Trajtoj povas esti nombraj aŭ kategoriaj, depende de la naturo de niaj datumoj. Ekzemple, se ni laboras kun datumaro de bildoj, ni povas ĉerpi funkciojn kiel koloraj histogramoj aŭ teksturaj priskribiloj.
4. Asigni Valorojn: Post eltiri la funkciojn, ni devas asigni la respondajn valorojn al ĉiu ŝlosilo en niaj vortaroj. Ĉi tiuj valoroj reprezentas la realajn datumpunktojn aŭ okazojn en nia datumaro. Ĉiu kazo devus esti asociita kun siaj respondaj trajtovaloroj.
5. Trajnaro Vortaro: Kreu vortaron por reprezenti la trajnon. La ŝlosiloj de ĉi tiu vortaro estos la ecoj, kaj la valoroj estos listoj aŭ tabeloj enhavantaj la respondajn trajtajn valorojn por ĉiu okazo en la trajnaro. Ekzemple, se ni havas datumaron kun du trajtoj (aĝo kaj enspezo) kaj tri okazoj, la vortaro de trajnoj povas aspekti jene:
trajno_aro = {'aĝo': [25, 30, 35], 'enspezo': [50000, 60000, 70000]}
6. Testaro Vortaro: Simile, kreu vortaron por reprezenti la testaron. La ŝlosiloj de ĉi tiu vortaro estos la samaj trajtoj kiel en la trajnaro, kaj la valoroj estos listoj aŭ tabeloj enhavantaj la respondajn trajtajn valorojn por ĉiu okazo en la testaro. Ekzemple, se ni havas testaron kun du okazoj, la testaro vortaro povas aspekti jene:
test_aro = {'aĝo': [40, 45], 'enspezo': [80000, 90000]}
7. Uzado de la Vortaroj: Post kiam la vortaroj por la trajno kaj testaro estas plenigitaj, ni povas uzi ilin kiel enigaĵojn al nia propra KNN-algoritmo. La algoritmo utiligos la karakterizajn valorojn de la trajnaro por fari antaŭdirojn aŭ klasifikojn por la okazoj en la testaro.
Sekvante ĉi tiujn paŝojn, ni povas efike plenigi vortarojn por la trajno kaj testaro en la kunteksto de aplikado de nia propra KNN-algoritmo en maŝinlernado uzante Python. Ĉi tiuj vortaroj servas kiel fundamento por trejnado kaj taksado de la agado de nia algoritmo.
Por plenigi vortarojn por la trajno kaj testaro, ni devas prepari kaj dividi la datumaron, ĉerpi la koncernajn funkciojn, asigni la trajtajn valorojn al la respondaj ŝlosiloj en la vortaroj, kaj uzi ĉi tiujn vortarojn en nia propra KNN-algoritmo.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Aplikante algoritmon de propra K plej proksima najbaro:
- Kiel ni kalkulas la precizecon de nia propra algoritmo de K plej proksimaj najbaroj?
- Kio estas la signifo de la lasta elemento en ĉiu listo reprezentanta la klason en la trajno kaj testaro?
- Kio estas la celo miksi la datumaron antaŭ dividi ĝin en trejnadon kaj testajn arojn?
- Kial gravas purigi la datumaron antaŭ ol apliki la algoritmon de K plej proksimaj najbaroj?