Pour remplir les dictionnaires pour les ensembles d'entraînement et de test dans le contexte de l'application de son propre algorithme des K plus proches voisins (KNN) dans l'apprentissage automatique à l'aide de Python, nous devons suivre une approche systématique. Ce processus consiste à convertir nos données dans un format approprié pouvant être utilisé par l'algorithme KNN.
Tout d’abord, comprenons le concept de base des dictionnaires en Python. Un dictionnaire est une collection non ordonnée de paires clé-valeur, où chaque clé est unique. Dans le contexte de l'apprentissage automatique, les dictionnaires sont couramment utilisés pour représenter des ensembles de données, où les clés correspondent aux caractéristiques ou aux attributs, et les valeurs représentent les points de données correspondants.
Pour remplir les dictionnaires pour les ensembles d'entraînement et de test, nous devons effectuer les étapes suivantes :
1. Préparation des données : commencez par collecter et préparer les données pour notre tâche d'apprentissage automatique. Cela implique généralement de nettoyer les données, de gérer les valeurs manquantes et de transformer les données dans un format approprié. Assurez-vous que les données sont correctement étiquetées ou catégorisées, car cela est essentiel pour les tâches d’apprentissage supervisé.
2. Fractionnement de l'ensemble de données : Ensuite, nous devons diviser notre ensemble de données en deux parties : l'ensemble de train et l'ensemble de test. L'ensemble de trains sera utilisé pour entraîner notre algorithme KNN, tandis que l'ensemble de test sera utilisé pour évaluer ses performances. Cette répartition nous aide à évaluer dans quelle mesure notre algorithme se généralise à des données invisibles.
3. Extraction de fonctionnalités : une fois l'ensemble de données divisé, nous devons extraire les fonctionnalités pertinentes des données et les attribuer comme clés dans nos dictionnaires. Les caractéristiques peuvent être numériques ou catégorielles, selon la nature de nos données. Par exemple, si nous travaillons avec un ensemble de données d'images, nous pouvons extraire des fonctionnalités telles que des histogrammes de couleurs ou des descripteurs de texture.
4. Attribution de valeurs : Après avoir extrait les fonctionnalités, nous devons attribuer les valeurs correspondantes à chaque clé de nos dictionnaires. Ces valeurs représentent les points de données ou instances réels dans notre ensemble de données. Chaque instance doit être associée à ses valeurs de caractéristiques correspondantes.
5. Dictionnaire de la rame : créez un dictionnaire pour représenter la rame. Les clés de ce dictionnaire seront les caractéristiques, et les valeurs seront des listes ou des tableaux contenant les valeurs de caractéristiques correspondantes pour chaque instance de la rame. Par exemple, si nous avons un ensemble de données avec deux caractéristiques (âge et revenu) et trois instances, le dictionnaire des rames peut ressembler à ceci :
train_set = {'âge' : [25, 30, 35], 'revenu' : [50000 60000, 70000 XNUMX, XNUMX XNUMX]}
6. Dictionnaire de l'ensemble de tests : de la même manière, créez un dictionnaire pour représenter l'ensemble de tests. Les clés de ce dictionnaire seront les mêmes caractéristiques que dans la rame, et les valeurs seront des listes ou des tableaux contenant les valeurs de caractéristiques correspondantes pour chaque instance de l'ensemble de test. Par exemple, si nous avons un ensemble de tests avec deux instances, le dictionnaire de l'ensemble de tests peut ressembler à ceci :
test_set = {'âge' : [40, 45], 'revenu' : [80000, 90000]}
7. Utilisation des dictionnaires : une fois les dictionnaires des ensembles de train et de test remplis, nous pouvons les utiliser comme entrées pour notre propre algorithme KNN. L'algorithme utilisera les valeurs des caractéristiques de la rame pour effectuer des prédictions ou des classifications pour les instances de l'ensemble de test.
En suivant ces étapes, nous pouvons remplir efficacement les dictionnaires pour les ensembles d'entraînement et de test dans le contexte de l'application de notre propre algorithme KNN dans l'apprentissage automatique à l'aide de Python. Ces dictionnaires servent de base à la formation et à l'évaluation des performances de notre algorithme.
Pour remplir les dictionnaires pour les ensembles d'entraînement et de test, nous devons préparer et diviser l'ensemble de données, extraire les caractéristiques pertinentes, attribuer les valeurs de caractéristiques aux clés correspondantes dans les dictionnaires et utiliser ces dictionnaires dans notre propre algorithme KNN.
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