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 concepte bàsic dels diccionaris a Python. Un diccionari és una col·lecció no ordenada de parells clau-valor, on cada clau és única. En el context de l'aprenentatge automàtic, els diccionaris s'utilitzen habitualment per representar conjunts de dades, on les claus corresponen a les característiques o atributs, i els valors representen els punts de dades corresponents.
Per omplir els diccionaris del tren i dels conjunts de proves, hem de realitzar els passos següents:
1. Preparació de dades: comenceu per recopilar i preparar les dades per a la nostra tasca d'aprenentatge automàtic. Normalment, això implica netejar les dades, gestionar els valors que falten i transformar les dades en un format adequat. Assegureu-vos que les dades estiguin correctament etiquetades o categoritzades, ja que això és essencial per a les tasques d'aprenentatge supervisat.
2. Divisió del conjunt de dades: A continuació, hem de dividir el nostre conjunt de dades en dues parts: el conjunt de trens i el conjunt de proves. El conjunt de trens s'utilitzarà per entrenar el nostre algorisme KNN, mentre que el conjunt de proves s'utilitzarà per avaluar-ne el rendiment. Aquesta divisió ens ajuda a avaluar fins a quin punt el nostre algorisme es generalitza a dades no vistes.
3. Extracció de característiques: un cop dividit el conjunt de dades, hem d'extreure les característiques rellevants de les dades i assignar-les com a claus als nostres diccionaris. Les característiques poden ser numèriques o categòriques, depenent de la naturalesa de les nostres dades. Per exemple, si estem treballant amb un conjunt de dades d'imatges, podem extreure característiques com histogrames de color o descriptors de textura.
4. Assignació de valors: Després d'extreure les característiques, hem d'assignar els valors corresponents a cada clau dels nostres diccionaris. Aquests valors representen els punts o instàncies de dades reals del nostre conjunt de dades. Cada instància s'ha d'associar amb els seus valors de característica corresponents.
5. Diccionari de trens: creeu un diccionari per representar el conjunt de trens. Les claus d'aquest diccionari seran les característiques, i els valors seran llistes o matrius que continguin els valors de característiques corresponents per a cada instància del conjunt de trens. Per exemple, si tenim un conjunt de dades amb dues característiques (edat i ingressos) i tres instàncies, el diccionari del conjunt de trens pot semblar així:
conjunt_tren = {'edat': [25, 30, 35], 'ingressos': [50000, 60000, 70000]}
6. Diccionari del conjunt de proves: de la mateixa manera, creeu un diccionari per representar el conjunt de proves. Les claus d'aquest diccionari seran les mateixes característiques que en el conjunt de trens, i els valors seran llistes o matrius que continguin els valors de característiques corresponents per a cada instància del conjunt de proves. Per exemple, si tenim un conjunt de proves amb dues instàncies, el diccionari del conjunt de proves pot semblar així:
test_set = {'edat': [40, 45], 'ingressos': [80000, 90000]}
7. Ús dels diccionaris: un cop s'han omplert els diccionaris del tren i dels conjunts de prova, els podem utilitzar com a entrades al nostre propi algorisme KNN. L'algorisme utilitzarà els valors de les característiques del conjunt de trens per fer prediccions o classificacions per a les instàncies del conjunt de proves.
Seguint aquests passos, podem omplir de manera efectiva els diccionaris per al tren i els conjunts de proves en el context d'aplicar el nostre propi algorisme KNN a l'aprenentatge automàtic mitjançant Python. Aquests diccionaris serveixen de base per entrenar i avaluar el rendiment del nostre algorisme.
Per omplir els diccionaris del tren i dels conjunts de prova, hem de preparar i dividir el conjunt de dades, extreure les característiques rellevants, assignar els valors de les característiques a les claus corresponents dels diccionaris i utilitzar aquests diccionaris en el nostre propi algorisme KNN.
Altres preguntes i respostes recents sobre Aplicant l'algorisme propi de K propers veïns:
- Com calculem la precisió del nostre propi algorisme K de veïns més propers?
- Quina és la importància de l'últim element de cada llista que representa la classe del tren i dels conjunts de proves?
- Quin és el propòsit de barrejar el conjunt de dades abans de dividir-lo en conjunts d'entrenament i de prova?
- Per què és important netejar el conjunt de dades abans d'aplicar l'algoritme de K veïns més propers?