Untuk mengisi kamus untuk rangkaian pelatihan dan pengujian dalam konteks penerapan algoritme K tetangga terdekat (KNN) milik sendiri dalam pembelajaran mesin menggunakan Python, kita perlu mengikuti pendekatan sistematis. Proses ini melibatkan pengubahan data kami ke dalam format yang sesuai yang dapat digunakan oleh algoritme KNN.
Pertama, mari kita pahami konsep dasar kamus dengan Python. Kamus adalah kumpulan pasangan kunci-nilai yang tidak diurutkan, di mana setiap kunci unik. Dalam konteks pembelajaran mesin, kamus biasanya digunakan untuk mewakili kumpulan data, di mana kuncinya sesuai dengan fitur atau atribut, dan nilainya mewakili titik data yang sesuai.
Untuk mengisi kamus untuk rangkaian pelatihan dan pengujian, kita perlu melakukan langkah-langkah berikut:
1. Persiapan Data: Mulailah dengan mengumpulkan dan menyiapkan data untuk tugas pembelajaran mesin kita. Ini biasanya melibatkan pembersihan data, menangani nilai yang hilang, dan mengubah data menjadi format yang sesuai. Pastikan bahwa data diberi label atau dikategorikan dengan benar, karena ini penting untuk tugas pembelajaran yang diawasi.
2. Memisahkan Kumpulan Data: Selanjutnya, kita perlu membagi kumpulan data kita menjadi dua bagian: kumpulan kereta api dan kumpulan pengujian. Train set akan digunakan untuk melatih algoritma KNN kita, sedangkan test set akan digunakan untuk mengevaluasi kinerjanya. Pemisahan ini membantu kami menilai seberapa baik algoritme kami menggeneralisasi data yang tidak terlihat.
3. Ekstraksi Fitur: Setelah kumpulan data dipisahkan, kita perlu mengekstrak fitur yang relevan dari data dan menetapkannya sebagai kunci dalam kamus kita. Fitur dapat berupa numerik atau kategorikal, bergantung pada sifat data kami. Misalnya, jika kita bekerja dengan kumpulan data gambar, kita dapat mengekstraksi fitur seperti histogram warna atau deskriptor tekstur.
4. Menetapkan Nilai: Setelah mengekstraksi fitur, kita perlu menetapkan nilai yang sesuai untuk setiap kunci di kamus kita. Nilai-nilai ini mewakili poin atau contoh data aktual dalam kumpulan data kami. Setiap instance harus dikaitkan dengan nilai fitur yang sesuai.
5. Train Set Dictionary: Buat kamus untuk mewakili set kereta. Kunci dari kamus ini akan menjadi fitur, dan nilainya akan berupa daftar atau larik yang berisi nilai fitur yang sesuai untuk setiap instance di set kereta. Misalnya, jika kita memiliki kumpulan data dengan dua fitur (usia dan pendapatan) dan tiga contoh, kamus rangkaian kereta mungkin terlihat seperti ini:
train_set = {'usia': [25, 30, 35], 'pendapatan': [50000, 60000, 70000]}
6. Kamus Set Tes: Demikian pula, buat kamus untuk mewakili set tes. Kunci kamus ini akan menjadi fitur yang sama seperti di set kereta, dan nilainya akan berupa daftar atau larik yang berisi nilai fitur yang sesuai untuk setiap instance di set pengujian. Misalnya, jika kita memiliki satu set tes dengan dua contoh, kamus set tes mungkin terlihat seperti ini:
test_set = {'usia': [40, 45], 'pendapatan': [80000, 90000]}
7. Memanfaatkan Kamus: Setelah kamus untuk set pelatihan dan pengujian diisi, kita dapat menggunakannya sebagai input untuk algoritme KNN kita sendiri. Algoritme akan memanfaatkan nilai fitur dari set rangkaian untuk membuat prediksi atau klasifikasi untuk instance dalam set pengujian.
Dengan mengikuti langkah-langkah ini, kita dapat secara efektif mengisi kamus untuk rangkaian latihan dan pengujian dalam konteks penerapan algoritme KNN kita sendiri dalam pembelajaran mesin menggunakan Python. Kamus ini berfungsi sebagai dasar untuk melatih dan mengevaluasi kinerja algoritme kami.
Untuk mengisi kamus untuk set pelatihan dan pengujian, kita perlu menyiapkan dan membagi set data, mengekstrak fitur yang relevan, menetapkan nilai fitur ke kunci yang sesuai di kamus, dan menggunakan kamus ini dalam algoritme KNN kita sendiri.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Menerapkan algoritma tetangga terdekat K sendiri:
- Bagaimana kita menghitung keakuratan algoritma tetangga terdekat K kita sendiri?
- Apa pentingnya elemen terakhir dalam setiap daftar yang mewakili kelas dalam set latihan dan tes?
- Apa tujuan mengocok dataset sebelum membaginya menjadi set pelatihan dan pengujian?
- Mengapa penting untuk membersihkan dataset sebelum menerapkan algoritma K tetangga terdekat?