為了在使用 Python 的機器學習中應用自己的 K 最近鄰 (KNN) 算法來填充訓練集和測試集的字典,我們需要遵循系統方法。 此過程涉及將我們的數據轉換為 KNN 算法可以使用的合適格式。
首先,我們來了解一下Python中字典的基本概念。 字典是鍵值對的無序集合,其中每個鍵都是唯一的。 在機器學習的背景下,字典通常用於表示數據集,其中鍵對應於特徵或屬性,值表示相應的數據點。
要填充訓練集和測試集的字典,我們需要執行以下步驟:
1. 數據準備:首先為我們的機器學習任務收集和準備數據。 這通常涉及清理數據、處理缺失值以及將數據轉換為合適的格式。 確保數據被正確標記或分類,因為這對於監督學習任務至關重要。
2. 拆分數據集:接下來,我們需要將數據集拆分為兩部分:訓練集和測試集。 訓練集將用於訓練我們的 KNN 算法,而測試集將用於評估其性能。 這種劃分有助於我們評估我們的算法對未見過的數據的泛化程度。
3.特徵提取:數據集分割後,我們需要從數據中提取相關特徵並將它們指定為字典中的鍵。 特徵可以是數字的或分類的,具體取決於數據的性質。 例如,如果我們正在處理圖像數據集,我們可以提取顏色直方圖或紋理描述符等特徵。
4. 賦值:提取特徵後,我們需要為字典中的每個鍵分配相應的值。 這些值代表我們數據集中的實際數據點或實例。 每個實例應該與其相應的特徵值相關聯。
5. 訓練集字典:創建一個字典來表示訓練集。 該字典的鍵將是特徵,值將是包含訓練集中每個實例的相應特徵值的列表或數組。 例如,如果我們有一個包含兩個特徵(年齡和收入)和三個實例的數據集,則訓練集字典可能如下所示:
train_set = {'年齡': [25, 30, 35], '收入': [50000, 60000, 70000]}
6.測試集字典:同樣,創建一個字典來表示測試集。 該字典的鍵將與訓練集中的特徵相同,值將是包含測試集中每個實例的相應特徵值的列表或數組。 例如,如果我們有一個包含兩個實例的測試集,則測試集字典可能如下所示:
test_set = {'年齡': [40, 45], '收入': [80000, 90000]}
7. 利用字典:一旦填充了訓練集和測試集的字典,我們就可以將它們用作我們自己的 KNN 算法的輸入。 該算法將利用訓練集中的特徵值對測試集中的實例進行預測或分類。
通過遵循這些步驟,我們可以在使用 Python 的機器學習中應用我們自己的 KNN 算法的背景下,有效地填充訓練集和測試集的字典。 這些字典是訓練和評估我們算法性能的基礎。
為了填充訓練集和測試集的字典,我們需要準備和分割數據集,提取相關特徵,將特徵值分配給字典中的相應鍵,並在我們自己的 KNN 算法中使用這些字典。
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