Wie berechnen wir die Genauigkeit unseres eigenen K-Algorithmus für die nächsten Nachbarn?
Um die Genauigkeit unseres eigenen KNN-Algorithmus (K Nearest Neighbors) zu berechnen, müssen wir die vorhergesagten Labels mit den tatsächlichen Labels der Testdaten vergleichen. Genauigkeit ist eine häufig verwendete Bewertungsmetrik beim maschinellen Lernen, die den Anteil korrekt klassifizierter Instanzen an der Gesamtzahl der Instanzen misst. Die folgenden Schritte
Welche Bedeutung hat das letzte Element in jeder Liste, das die Klasse in den Zug- und Testsätzen darstellt?
Die Bedeutung des letzten Elements in jeder Liste, das die Klasse in den Zug- und Testsätzen darstellt, ist ein wesentlicher Aspekt beim maschinellen Lernen, insbesondere im Zusammenhang mit der Programmierung eines KNN-Algorithmus (K Nearest Neighbors). In KNN stellt das letzte Element jeder Liste die Klassenbezeichnung oder Zielvariable der entsprechenden Liste dar
Wie füllen wir Wörterbücher für die Zug- und Testsätze?
Um Wörterbücher für die Zug- und Testsätze im Kontext der Anwendung des eigenen KNN-Algorithmus (K Nearest Neighbors) beim maschinellen Lernen mit Python zu füllen, müssen wir einen systematischen Ansatz verfolgen. Bei diesem Prozess werden unsere Daten in ein geeignetes Format konvertiert, das vom KNN-Algorithmus verwendet werden kann. Lassen Sie uns zunächst das verstehen
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/MLP Maschinelles Lernen mit Python, Maschinelles Lernen programmieren, Anwenden eines eigenen K-Algorithmus für die nächsten Nachbarn, Prüfungsrückblick
Welchen Zweck hat es, den Datensatz zu mischen, bevor er in Trainings- und Testsätze aufgeteilt wird?
Das Mischen des Datensatzes vor der Aufteilung in Trainings- und Testsätze erfüllt einen entscheidenden Zweck im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere bei der Anwendung des eigenen K-Nächste-Nachbarn-Algorithmus. Dieser Prozess stellt sicher, dass die Daten randomisiert sind, was für eine unvoreingenommene und zuverlässige Bewertung der Modellleistung unerlässlich ist. Der Hauptgrund für das Mischen der
Warum ist es wichtig, den Datensatz zu bereinigen, bevor der K-Nächste-Nachbarn-Algorithmus angewendet wird?
Das Bereinigen des Datensatzes vor der Anwendung des KNN-Algorithmus (K Nearest Neighbors) ist aus mehreren Gründen von entscheidender Bedeutung. Die Qualität und Genauigkeit des Datensatzes wirken sich direkt auf die Leistung und Zuverlässigkeit des KNN-Algorithmus aus. In dieser Antwort werden wir die Bedeutung der Datensatzbereinigung im Kontext des KNN-Algorithmus untersuchen und ihre Auswirkungen und Vorteile hervorheben.