Com calculem la precisió del nostre propi algorisme K de veïns més propers?
Per calcular la precisió del nostre propi algorisme K de veïns més propers (KNN), hem de comparar les etiquetes previstes amb les etiquetes reals de les dades de prova. La precisió és una mètrica d'avaluació que s'utilitza habitualment en l'aprenentatge automàtic, que mesura la proporció d'instàncies classificades correctament sobre el nombre total d'instàncies. Els passos següents
Quina és la importància de l'últim element de cada llista que representa la classe del tren i dels conjunts de proves?
La importància de l'últim element de cada llista que representa la classe al tren i als conjunts de proves és un aspecte essencial en l'aprenentatge automàtic, concretament en el context de programar un algorisme de K veïnes més properes (KNN). A KNN, l'últim element de cada llista representa l'etiqueta de classe o variable objectiu de la corresponent
Com omplim els diccionaris del tren i dels conjunts de proves?
Per omplir els diccionaris per al tren i els conjunts de proves en el context d'aplicar el propi algorisme K de veïns més propers (KNN) en l'aprenentatge automàtic mitjançant Python, hem de seguir un enfocament sistemàtic. Aquest procés implica convertir les nostres dades en un format adequat que pugui ser utilitzat per l'algorisme KNN. Primer, entenem el
- Publicat a Intel·ligència Artificial, Aprenentatge automàtic EITC/AI/MLP amb Python, Programació d'aprenentatge automàtic, Aplicant l'algorisme propi de K propers veïns, Revisió de l'examen
Quin és el propòsit de barrejar el conjunt de dades abans de dividir-lo en conjunts d'entrenament i de prova?
Barrejar el conjunt de dades abans de dividir-lo en conjunts d'entrenament i de proves té un propòsit crucial en el camp de l'aprenentatge automàtic, especialment quan s'aplica el propi algorisme K de veïns més propers. Aquest procés garanteix que les dades siguin aleatòries, la qual cosa és essencial per aconseguir una avaluació del rendiment del model imparcial i fiable. El motiu principal per remenar el
Per què és important netejar el conjunt de dades abans d'aplicar l'algoritme de K veïns més propers?
Netejar el conjunt de dades abans d'aplicar l'algorisme K de veïns més propers (KNN) és crucial per diverses raons. La qualitat i la precisió del conjunt de dades afecten directament el rendiment i la fiabilitat de l'algorisme KNN. En aquesta resposta, explorarem la importància de la neteja del conjunt de dades en el context de l'algorisme KNN, destacant les seves implicacions i beneficis.