چگونه دقت الگوریتم K نزدیکترین همسایه خود را محاسبه کنیم؟
برای محاسبه دقت الگوریتم K نزدیکترین همسایه خود (KNN)، باید برچسبهای پیشبینیشده را با برچسبهای واقعی دادههای آزمایشی مقایسه کنیم. دقت یک معیار ارزیابی رایج در یادگیری ماشینی است که نسبت نمونههای طبقهبندی صحیح را از تعداد کل نمونهها اندازهگیری میکند. مراحل زیر
اهمیت آخرین عنصر در هر لیست که کلاس را در قطار و مجموعه های آزمایشی نشان می دهد چیست؟
اهمیت آخرین عنصر در هر لیست که کلاس را در قطار و مجموعههای آزمایشی نشان میدهد، یک جنبه ضروری در یادگیری ماشین است، بهویژه در زمینه برنامهنویسی الگوریتم K نزدیکترین همسایگان (KNN). در KNN، آخرین عنصر هر لیست نشان دهنده برچسب کلاس یا متغیر هدف مربوطه است
چگونه دیکشنری ها را برای مجموعه های قطار و تست پر کنیم؟
برای پر کردن فرهنگ لغتهای قطار و مجموعههای آزمایشی در زمینه استفاده از الگوریتم K نزدیکترین همسایه (KNN) خود در یادگیری ماشین با استفاده از پایتون، باید یک رویکرد سیستماتیک را دنبال کنیم. این فرآیند شامل تبدیل داده های ما به یک قالب مناسب است که می تواند توسط الگوریتم KNN استفاده شود. اول، بیایید درک کنیم
هدف از مخلوط کردن مجموعه داده قبل از تقسیم آن به مجموعه های آموزشی و آزمایشی چیست؟
به هم ریختن مجموعه داده قبل از تقسیم آن به مجموعه های آموزشی و آزمایشی، یک هدف مهم در زمینه یادگیری ماشینی است، به ویژه در هنگام استفاده از الگوریتم K نزدیکترین همسایه خود. این فرآیند تضمین می کند که داده ها تصادفی هستند، که برای دستیابی به ارزیابی عملکرد مدل بی طرفانه و قابل اعتماد ضروری است. دلیل اصلی به هم زدن
چرا قبل از اعمال الگوریتم K نزدیکترین همسایگان پاک کردن مجموعه داده مهم است؟
تمیز کردن مجموعه داده قبل از اعمال الگوریتم K نزدیکترین همسایگان (KNN) به دلایل مختلفی بسیار مهم است. کیفیت و دقت مجموعه داده به طور مستقیم بر عملکرد و قابلیت اطمینان الگوریتم KNN تأثیر می گذارد. در این پاسخ، ما اهمیت پاکسازی مجموعه داده ها را در زمینه الگوریتم KNN بررسی می کنیم و مفاهیم و مزایای آن را برجسته می کنیم.