我們如何計算我們自己的K近鄰算法的準確性?
週一,07 2023月
by EITCA學院
為了計算我們自己的 K 最近鄰 (KNN) 算法的準確性,我們需要將預測標籤與測試數據的實際標籤進行比較。 準確率是機器學習中常用的評估指標,它衡量正確分類的實例佔實例總數的比例。 以下步驟
我們如何填充訓練集和測試集的字典?
週一,07 2023月
by EITCA學院
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
K近鄰算法中對距離進行排序並選擇前K個距離的目的是什麼?
週一,07 2023月
by EITCA學院
K 最近鄰 (KNN) 算法中對距離進行排序並選擇前 K 個距離的目的是識別距離給定查詢點最近的 K 個數據點。 這個過程對於機器學習任務中的預測或分類至關重要,特別是在監督學習的背景下。 在KNN中
K 最近鄰算法的主要挑戰是什麼以及如何解決?
週一,07 2023月
by EITCA學院
K 最近鄰(KNN)算法是一種流行且廣泛使用的機器學習算法,屬於監督學習的範疇。 它是一種非參數算法,這意味著它不對底層數據分佈做出任何假設。 KNN 主要用於分類任務,但也可以適用於回歸