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 Grundkonzept von Wörterbüchern in Python verstehen. Ein Wörterbuch ist eine ungeordnete Sammlung von Schlüssel-Wert-Paaren, wobei jeder Schlüssel eindeutig ist. Im Kontext des maschinellen Lernens werden Wörterbücher üblicherweise zur Darstellung von Datensätzen verwendet, wobei die Schlüssel den Merkmalen oder Attributen entsprechen und die Werte die entsprechenden Datenpunkte darstellen.
Um Wörterbücher für die Zug- und Testsätze zu füllen, müssen wir die folgenden Schritte ausführen:
1. Datenvorbereitung: Beginnen Sie mit dem Sammeln und Vorbereiten der Daten für unsere maschinelle Lernaufgabe. Dies umfasst in der Regel die Bereinigung der Daten, die Behandlung fehlender Werte und die Umwandlung der Daten in ein geeignetes Format. Stellen Sie sicher, dass die Daten ordnungsgemäß gekennzeichnet oder kategorisiert sind, da dies für überwachte Lernaufgaben unerlässlich ist.
2. Aufteilen des Datensatzes: Als Nächstes müssen wir unseren Datensatz in zwei Teile aufteilen: den Zugsatz und den Testsatz. Der Zugsatz wird zum Trainieren unseres KNN-Algorithmus verwendet, während der Testsatz zur Bewertung seiner Leistung verwendet wird. Diese Aufteilung hilft uns zu beurteilen, wie gut unser Algorithmus auf unsichtbare Daten verallgemeinert.
3. Merkmalsextraktion: Sobald der Datensatz aufgeteilt ist, müssen wir die relevanten Merkmale aus den Daten extrahieren und sie als Schlüssel in unseren Wörterbüchern zuweisen. Abhängig von der Art unserer Daten können Merkmale numerisch oder kategorial sein. Wenn wir beispielsweise mit einem Datensatz von Bildern arbeiten, können wir Merkmale wie Farbhistogramme oder Texturdeskriptoren extrahieren.
4. Werte zuweisen: Nach dem Extrahieren der Features müssen wir jedem Schlüssel in unseren Wörterbüchern die entsprechenden Werte zuweisen. Diese Werte stellen die tatsächlichen Datenpunkte oder Instanzen in unserem Datensatz dar. Jede Instanz sollte mit den entsprechenden Merkmalswerten verknüpft sein.
5. Zugsatzwörterbuch: Erstellen Sie ein Wörterbuch zur Darstellung des Zugsatzes. Die Schlüssel dieses Wörterbuchs sind die Features, und die Werte sind Listen oder Arrays, die die entsprechenden Feature-Werte für jede Instanz im Zugsatz enthalten. Wenn wir beispielsweise einen Datensatz mit zwei Merkmalen (Alter und Einkommen) und drei Instanzen haben, könnte das Zugsatzwörterbuch so aussehen:
train_set = {'age': [25, 30, 35], 'income': [50000, 60000, 70000]}
6. Testsatz-Wörterbuch: Erstellen Sie auf ähnliche Weise ein Wörterbuch zur Darstellung des Testsatzes. Die Schlüssel dieses Wörterbuchs sind dieselben Merkmale wie im Zugsatz, und die Werte sind Listen oder Arrays, die die entsprechenden Merkmalswerte für jede Instanz im Testsatz enthalten. Wenn wir beispielsweise einen Testsatz mit zwei Instanzen haben, könnte das Testsatzwörterbuch so aussehen:
test_set = {'age': [40, 45], 'income': [80000, 90000]}
7. Nutzung der Wörterbücher: Sobald die Wörterbücher für die Zug- und Testsätze gefüllt sind, können wir sie als Eingaben für unseren eigenen KNN-Algorithmus verwenden. Der Algorithmus nutzt die Merkmalswerte aus dem Zugsatz, um Vorhersagen oder Klassifizierungen für die Instanzen im Testsatz zu treffen.
Indem wir diese Schritte befolgen, können wir Wörterbücher für die Zug- und Testsätze im Zusammenhang mit der Anwendung unseres eigenen KNN-Algorithmus beim maschinellen Lernen mit Python effektiv füllen. Diese Wörterbücher dienen als Grundlage für das Training und die Bewertung der Leistung unseres Algorithmus.
Um Wörterbücher für die Zug- und Testsätze zu füllen, müssen wir den Datensatz vorbereiten und aufteilen, die relevanten Merkmale extrahieren, die Merkmalswerte den entsprechenden Schlüsseln in den Wörterbüchern zuweisen und diese Wörterbücher in unserem eigenen KNN-Algorithmus verwenden.
Weitere aktuelle Fragen und Antworten zu Anwenden eines eigenen K-Algorithmus für die nächsten Nachbarn:
- Wie berechnen wir die Genauigkeit unseres eigenen K-Algorithmus für die nächsten Nachbarn?
- Welche Bedeutung hat das letzte Element in jeder Liste, das die Klasse in den Zug- und Testsätzen darstellt?
- Welchen Zweck hat es, den Datensatz zu mischen, bevor er in Trainings- und Testsätze aufgeteilt wird?
- Warum ist es wichtig, den Datensatz zu bereinigen, bevor der K-Nächste-Nachbarn-Algorithmus angewendet wird?
Weitere Fragen und Antworten:
- Feld: Artificial Intelligence
- Programm: EITC/AI/MLP Maschinelles Lernen mit Python (Gehen Sie zum Zertifizierungsprogramm)
- Lektion: Maschinelles Lernen programmieren (Gehen Sie zur entsprechenden Lektion)
- Thema: Anwenden eines eigenen K-Algorithmus für die nächsten Nachbarn (Gehen Sie zum verwandten Thema)
- Prüfungsrückblick