Kiel ni kalkulas la precizecon de nia propra algoritmo de K plej proksimaj najbaroj?
Por kalkuli la precizecon de nia propra K plej proksimaj najbaroj (KNN) algoritmo, ni devas kompari la antaŭdiritajn etikedojn kun la realaj etikedoj de la testaj datumoj. Precizeco estas ofte uzata taksa metriko en maŝinlernado, kiu mezuras la proporcion de ĝuste klasifikitaj kazoj el la tutsumo de kazoj. La sekvaj paŝoj
- eldonita en Artefarita inteligento, Maŝinlernado de EITC/AI/MLP per Python, Programado de maŝina lernado, Aplikante algoritmon de propra K plej proksima najbaro, Ekzamena revizio
Kio estas la signifo de la lasta elemento en ĉiu listo reprezentanta la klason en la trajno kaj testaro?
La signifo de la lasta elemento en ĉiu listo reprezentanta la klason en la trajno kaj testaro estas esenca aspekto en maŝinlernado, specife en la kunteksto de programado de K plej proksimaj najbaroj (KNN) algoritmo. En KNN, la lasta elemento de ĉiu listo reprezentas la klasetikedon aŭ celvariablon de la responda
- eldonita en Artefarita inteligento, Maŝinlernado de EITC/AI/MLP per Python, Programado de maŝina lernado, Aplikante algoritmon de propra K plej proksima najbaro, Ekzamena revizio
Kiel ni plenigas vortarojn por la trajno kaj testaro?
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
- eldonita en Artefarita inteligento, Maŝinlernado de EITC/AI/MLP per Python, Programado de maŝina lernado, Aplikante algoritmon de propra K plej proksima najbaro, Ekzamena revizio
Kio estas la celo miksi la datumaron antaŭ dividi ĝin en trejnadon kaj testajn arojn?
Miksi la datumaron antaŭ dividi ĝin en trejnadon kaj testaron servas decidan celon en la kampo de maŝina lernado, precipe kiam oni aplikas la algoritmon de onies plej proksimaj K-najbaroj. Ĉi tiu procezo certigas, ke la datumoj estas randomigitaj, kio estas esenca por atingi senantaŭjuĝan kaj fidindan modelan rendimentan taksadon. La ĉefa kialo por miksi la
Kial gravas purigi la datumaron antaŭ ol apliki la algoritmon de K plej proksimaj najbaroj?
Purigi la datumaron antaŭ aplikado de la algoritmo de K plej proksimaj najbaroj (KNN) estas decida pro pluraj kialoj. La kvalito kaj precizeco de la datumaro rekte influas la efikecon kaj fidindecon de la KNN-algoritmo. En ĉi tiu respondo, ni esploros la gravecon de purigado de datumoj en la kunteksto de KNN-algoritmo, elstarigante ĝiajn implicojn kaj avantaĝojn.
- eldonita en Artefarita inteligento, Maŝinlernado de EITC/AI/MLP per Python, Programado de maŝina lernado, Aplikante algoritmon de propra K plej proksima najbaro, Ekzamena revizio