כדי לאכלס מילונים עבור הרכבת וערכות המבחן בהקשר של יישום אלגוריתם K הקרובים ביותר (KNN) משלו בלמידת מכונה באמצעות Python, עלינו לפעול לפי גישה שיטתית. תהליך זה כולל המרת הנתונים שלנו לפורמט מתאים שיכול לשמש את האלגוריתם של KNN.
ראשית, בואו נבין את הרעיון הבסיסי של מילונים ב-Python. מילון הוא אוסף לא מסודר של צמדי מפתח-ערך, כאשר כל מפתח הוא ייחודי. בהקשר של למידת מכונה, מילונים משמשים בדרך כלל לייצוג מערכי נתונים, כאשר המפתחות תואמים לתכונות או לתכונות, והערכים מייצגים את נקודות הנתונים המתאימות.
כדי לאכלס מילונים עבור הרכבת וערכות הבדיקה, עלינו לבצע את השלבים הבאים:
1. הכנת נתונים: התחל באיסוף והכנת הנתונים למשימת למידת המכונה שלנו. זה כרוך בדרך כלל בניקוי הנתונים, טיפול בערכים חסרים והפיכת הנתונים לפורמט מתאים. ודא שהנתונים מסווגים או מסווגים כראוי, מכיוון שזה חיוני למשימות למידה בפיקוח.
2. פיצול מערך הנתונים: לאחר מכן, עלינו לפצל את מערך הנתונים שלנו לשני חלקים: מערך הרכבת ומערך הבדיקה. מערך הרכבות ישמש לאימון אלגוריתם KNN שלנו, בעוד ערכת הבדיקה תשמש להערכת הביצועים שלו. פיצול זה עוזר לנו להעריך עד כמה האלגוריתם שלנו מתכלל לנתונים בלתי נראים.
3. חילוץ תכונות: לאחר פיצול מערך הנתונים, עלינו לחלץ את התכונות הרלוונטיות מהנתונים ולהקצות אותם כמפתחות במילונים שלנו. תכונות יכולות להיות מספריות או קטגוריות, בהתאם לאופי הנתונים שלנו. לדוגמה, אם אנו עובדים עם מערך נתונים של תמונות, אנו עשויים לחלץ תכונות כגון היסטוגרמות צבע או מתארי טקסטורה.
4. הקצאת ערכים: לאחר חילוץ התכונות, עלינו להקצות את הערכים המתאימים לכל מפתח במילונים שלנו. ערכים אלה מייצגים את נקודות הנתונים או המופעים בפועל במערך הנתונים שלנו. כל מופע צריך להיות משויך לערכי התכונה המתאימים לו.
5. מילון קבוצת הרכבות: צור מילון שיייצג את קבוצת הרכבות. המפתחות של מילון זה יהיו התכונות, והערכים יהיו רשימות או מערכים המכילים את ערכי המאפיינים המתאימים לכל מופע בערכת הרכבת. לדוגמה, אם יש לנו מערך נתונים עם שתי תכונות (גיל והכנסה) ושלושה מופעים, מילון ערכת הרכבת עשוי להיראות כך:
train_set = {'age': [25, 30, 35], 'income': [50000, 60000, 70000]}
6. מילון ערכת בדיקות: באופן דומה, צור מילון שיייצג את ערכת הבדיקה. המפתחות של מילון זה יהיו אותן תכונות כמו בסט הרכבת, והערכים יהיו רשימות או מערכים המכילים את ערכי התכונות המתאימים לכל מופע בערכת הבדיקה. לדוגמה, אם יש לנו ערכת בדיקות עם שני מופעים, מילון ערכת הבדיקות עשוי להיראות כך:
test_set = {'age': [40, 45], 'income': [80000, 90000]}
7. שימוש במילונים: ברגע שהמילונים של הרכבת וערכות הבדיקה יאוכלסו, נוכל להשתמש בהם כקלט לאלגוריתם ה-KNN שלנו. האלגוריתם ינצל את ערכי הפיצ'רים ממערך הרכבות כדי לבצע תחזיות או סיווגים עבור המופעים בערכת הבדיקה.
על ידי ביצוע שלבים אלה, נוכל לאכלס ביעילות מילונים עבור הרכבת וערכות הבדיקה בהקשר של יישום אלגוריתם KNN משלנו בלמידת מכונה באמצעות Python. מילונים אלו משמשים כבסיס לאימון ולהערכת ביצועי האלגוריתם שלנו.
כדי לאכלס מילונים עבור הרכבת וערכות הבדיקה, עלינו להכין ולפצל את מערך הנתונים, לחלץ את התכונות הרלוונטיות, להקצות את ערכי התכונה למפתחות המתאימים במילונים, ולהשתמש במילונים אלו באלגוריתם ה-KNN שלנו.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא החלת אלגוריתם השכנים הקרוב ביותר ל- K:
- כיצד אנו מחשבים את הדיוק של אלגוריתם ה-K הקרובים ביותר שלנו?
- מהי המשמעות של האלמנט האחרון בכל רשימה המייצגת את הכיתה במערכות הרכבת והמבחן?
- מהי המטרה של ערבוב מערך הנתונים לפני פיצולו לקבוצות הדרכה ובדיקות?
- מדוע חשוב לנקות את מערך הנתונים לפני החלת אלגוריתם K הקרובים ביותר?