เราจะคำนวณความแม่นยำของอัลกอริธึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K ของเราได้อย่างไร
ในการคำนวณความแม่นยำของอัลกอริธึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (KNN) ของเราเอง เราจำเป็นต้องเปรียบเทียบป้ายกำกับที่คาดการณ์กับป้ายกำกับจริงของข้อมูลทดสอบ ความแม่นยำเป็นเมตริกการประเมินที่ใช้กันทั่วไปในแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งจะวัดสัดส่วนของอินสแตนซ์ที่จัดประเภทอย่างถูกต้องจากจำนวนอินสแตนซ์ทั้งหมด ขั้นตอนต่อไปนี้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/MLP Machine Learning ด้วย Python, การเขียนโปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิง, ใช้อัลกอริทึม K เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด, ทบทวนข้อสอบ
อะไรคือความสำคัญขององค์ประกอบสุดท้ายในแต่ละรายการที่เป็นตัวแทนของชั้นเรียนในการฝึกและชุดการทดสอบ?
ความสำคัญขององค์ประกอบสุดท้ายในแต่ละรายการที่แสดงถึงคลาสในรถไฟและชุดทดสอบเป็นสิ่งสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของการเขียนโปรแกรมอัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (KNN) ใน KNN องค์ประกอบสุดท้ายของแต่ละรายการแสดงถึงป้ายกำกับคลาสหรือตัวแปรเป้าหมายของรายการที่เกี่ยวข้อง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/MLP Machine Learning ด้วย Python, การเขียนโปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิง, ใช้อัลกอริทึม K เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด, ทบทวนข้อสอบ
เราจะเติมพจนานุกรมสำหรับชุดรถไฟและชุดทดสอบได้อย่างไร
ในการเติมพจนานุกรมสำหรับรถไฟและชุดทดสอบในบริบทของการใช้อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (KNN) ของตนเองในการเรียนรู้ด้วยเครื่องโดยใช้ Python เราจำเป็นต้องปฏิบัติตามแนวทางที่เป็นระบบ กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการแปลงข้อมูลของเราให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสมซึ่งอัลกอริทึม KNN สามารถนำไปใช้ได้ ก่อนอื่นมาทำความเข้าใจกับ
จุดประสงค์ของการสับเปลี่ยนชุดข้อมูลก่อนที่จะแยกออกเป็นชุดการฝึกและชุดทดสอบคืออะไร?
การสับเปลี่ยนชุดข้อมูลก่อนที่จะแยกออกเป็นชุดการฝึกและชุดทดสอบมีจุดประสงค์ที่สำคัญในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K ของตัวเอง กระบวนการนี้ทำให้แน่ใจว่าข้อมูลได้รับการสุ่ม ซึ่งจำเป็นสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลที่เป็นกลางและเชื่อถือได้ เหตุผลหลักในการสับ
เหตุใดการล้างชุดข้อมูลจึงสำคัญก่อนที่จะใช้อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K
การทำความสะอาดชุดข้อมูลก่อนใช้อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (KNN) เป็นสิ่งสำคัญด้วยเหตุผลหลายประการ คุณภาพและความถูกต้องของชุดข้อมูลส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของอัลกอริทึม KNN ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจความสำคัญของการล้างชุดข้อมูลในบริบทของอัลกอริทึม KNN โดยเน้นความหมายและประโยชน์ของมัน