ในการเติมพจนานุกรมสำหรับรถไฟและชุดทดสอบในบริบทของการใช้อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (KNN) ของตนเองในการเรียนรู้ด้วยเครื่องโดยใช้ Python เราจำเป็นต้องปฏิบัติตามแนวทางที่เป็นระบบ กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการแปลงข้อมูลของเราให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสมซึ่งอัลกอริทึม KNN สามารถนำไปใช้ได้
ก่อนอื่นมาทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของพจนานุกรมใน Python พจนานุกรมคือชุดของคู่คีย์-ค่าที่ไม่มีลำดับ โดยแต่ละคีย์จะไม่ซ้ำกัน ในบริบทของแมชชีนเลิร์นนิง โดยทั่วไปจะใช้พจนานุกรมเพื่อแสดงชุดข้อมูล โดยที่คีย์จะสอดคล้องกับฟีเจอร์หรือแอตทริบิวต์ และค่าต่างๆ จะแสดงถึงจุดข้อมูลที่สอดคล้องกัน
ในการเติมพจนานุกรมสำหรับรถไฟและชุดทดสอบ เราจำเป็นต้องทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:
1. การเตรียมข้อมูล: เริ่มต้นด้วยการรวบรวมและเตรียมข้อมูลสำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิงของเรา โดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับการล้างข้อมูล การจัดการค่าที่ขาดหายไป และการแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบที่เหมาะสม ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลได้รับการติดฉลากหรือจัดหมวดหมู่อย่างถูกต้อง เนื่องจากเป็นสิ่งสำคัญสำหรับงานการเรียนรู้ภายใต้การดูแล
2. การแยกชุดข้อมูล: ต่อไปเราต้องแยกชุดข้อมูลออกเป็นสองส่วน: ชุดฝึกและชุดทดสอบ ชุดรถไฟจะใช้ในการฝึกอัลกอริทึม KNN ของเรา ในขณะที่ชุดทดสอบจะถูกใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพ การแบ่งนี้ช่วยให้เราประเมินว่าอัลกอริทึมของเราสรุปข้อมูลที่มองไม่เห็นได้ดีเพียงใด
3. การสกัดคุณลักษณะ: เมื่อแยกชุดข้อมูลแล้ว เราจำเป็นต้องแยกคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องออกจากข้อมูลและกำหนดให้เป็นคีย์ในพจนานุกรมของเรา คุณสมบัติสามารถเป็นตัวเลขหรือหมวดหมู่ได้ ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลของเรา ตัวอย่างเช่น หากเรากำลังทำงานกับชุดข้อมูลรูปภาพ เราอาจแยกคุณสมบัติต่างๆ เช่น ฮิสโตแกรมสีหรือตัวอธิบายพื้นผิว
4. การกำหนดค่า: หลังจากแยกคุณสมบัติแล้ว เราจำเป็นต้องกำหนดค่าที่สอดคล้องกันให้กับแต่ละคีย์ในพจนานุกรมของเรา ค่าเหล่านี้แสดงถึงจุดข้อมูลจริงหรืออินสแตนซ์ในชุดข้อมูลของเรา แต่ละอินสแตนซ์ควรเชื่อมโยงกับค่าคุณลักษณะที่สอดคล้องกัน
5. พจนานุกรมชุดรถไฟ: สร้างพจนานุกรมเพื่อแสดงชุดรถไฟ คีย์ของพจนานุกรมนี้จะเป็นคุณลักษณะ และค่าต่างๆ จะเป็นรายการหรืออาร์เรย์ที่มีค่าคุณลักษณะที่สอดคล้องกันสำหรับแต่ละอินสแตนซ์ในชุดรถไฟ ตัวอย่างเช่น หากเรามีชุดข้อมูลที่มีสองคุณลักษณะ (อายุและรายได้) และสามตัวอย่าง พจนานุกรมชุดรถไฟอาจมีลักษณะดังนี้:
train_set = {'อายุ': [25, 30, 35], 'รายได้': [50000, 60000, 70000]}
6. พจนานุกรมชุดทดสอบ: ในทำนองเดียวกัน ให้สร้างพจนานุกรมเพื่อแสดงชุดทดสอบ คีย์ของพจนานุกรมนี้จะเป็นคุณลักษณะเดียวกับในชุดรถไฟ และค่าจะเป็นรายการหรืออาร์เรย์ที่มีค่าคุณลักษณะที่สอดคล้องกันสำหรับแต่ละอินสแตนซ์ในชุดทดสอบ ตัวอย่างเช่น หากเรามีชุดทดสอบที่มีสองอินสแตนซ์ พจนานุกรมชุดทดสอบอาจมีลักษณะดังนี้:
test_set = {'อายุ': [40, 45], 'รายได้': [80000, 90000]}
7. การใช้พจนานุกรม: เมื่อสร้างพจนานุกรมสำหรับรถไฟและชุดทดสอบแล้ว เราสามารถใช้มันเป็นอินพุตสำหรับอัลกอริทึม KNN ของเราเอง อัลกอริทึมจะใช้ค่าคุณสมบัติจากชุดรถไฟเพื่อทำการคาดการณ์หรือจัดประเภทสำหรับอินสแตนซ์ในชุดทดสอบ
เมื่อทำตามขั้นตอนเหล่านี้ เราสามารถเติมพจนานุกรมสำหรับชุดฝึกและชุดทดสอบได้อย่างมีประสิทธิภาพในบริบทของการใช้อัลกอริทึม KNN ของเราเองในการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ Python พจนานุกรมเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับการฝึกอบรมและประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึมของเรา
ในการเติมพจนานุกรมสำหรับการฝึกและชุดทดสอบ เราจำเป็นต้องเตรียมและแยกชุดข้อมูล แยกคุณลักษณะที่เกี่ยวข้อง กำหนดค่าคุณลักษณะให้กับคีย์ที่เกี่ยวข้องในพจนานุกรม และใช้พจนานุกรมเหล่านี้ในอัลกอริทึม KNN ของเราเอง
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ ใช้อัลกอริทึม K เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด:
- เราจะคำนวณความแม่นยำของอัลกอริธึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K ของเราได้อย่างไร
- อะไรคือความสำคัญขององค์ประกอบสุดท้ายในแต่ละรายการที่เป็นตัวแทนของชั้นเรียนในการฝึกและชุดการทดสอบ?
- จุดประสงค์ของการสับเปลี่ยนชุดข้อมูลก่อนที่จะแยกออกเป็นชุดการฝึกและชุดทดสอบคืออะไร?
- เหตุใดการล้างชุดข้อมูลจึงสำคัญก่อนที่จะใช้อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K