Python을 사용하는 기계 학습에서 자체 KNN(최근접 이웃) 알고리즘을 적용하는 맥락에서 훈련 및 테스트 세트에 대한 사전을 채우려면 체계적인 접근 방식을 따라야 합니다. 이 프로세스에는 데이터를 KNN 알고리즘에서 사용할 수 있는 적절한 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다.
먼저 Python에서 사전의 기본 개념을 이해해 봅시다. 사전은 각 키가 고유한 키-값 쌍의 정렬되지 않은 모음입니다. 기계 학습의 맥락에서 사전은 일반적으로 데이터 세트를 나타내는 데 사용되며 여기서 키는 기능 또는 속성에 해당하고 값은 해당 데이터 포인트를 나타냅니다.
학습 및 테스트 세트에 대한 사전을 채우려면 다음 단계를 수행해야 합니다.
1. 데이터 준비: 기계 학습 작업을 위한 데이터 수집 및 준비부터 시작합니다. 여기에는 일반적으로 데이터 정리, 누락된 값 처리 및 데이터를 적절한 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다. 지도 학습 작업에 필수적이므로 데이터에 적절하게 레이블이 지정되거나 분류되었는지 확인하십시오.
2. 데이터 세트 분할: 다음으로 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트의 두 부분으로 분할해야 합니다. 열차 세트는 KNN 알고리즘을 훈련하는 데 사용되고 테스트 세트는 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 이 분할은 알고리즘이 보이지 않는 데이터로 일반화되는 정도를 평가하는 데 도움이 됩니다.
3. 기능 추출: 데이터 세트가 분할되면 데이터에서 관련 기능을 추출하고 사전의 키로 할당해야 합니다. 기능은 데이터의 특성에 따라 숫자 또는 범주가 될 수 있습니다. 예를 들어 이미지 데이터 세트로 작업하는 경우 색상 히스토그램 또는 텍스처 설명자와 같은 기능을 추출할 수 있습니다.
4. 값 할당: 기능을 추출한 후 사전의 각 키에 해당 값을 할당해야 합니다. 이러한 값은 데이터 세트의 실제 데이터 포인트 또는 인스턴스를 나타냅니다. 각 인스턴스는 해당 기능 값과 연결되어야 합니다.
5. Train Set Dictionary: Train set을 나타내는 사전을 만듭니다. 이 사전의 키는 기능이 될 것이며 값은 학습 세트의 각 인스턴스에 해당하는 기능 값을 포함하는 목록 또는 배열이 될 것입니다. 예를 들어 두 가지 기능(연령 및 소득)과 세 가지 인스턴스가 있는 데이터 세트가 있는 경우 기차 세트 사전은 다음과 같을 수 있습니다.
train_set = {'나이': [25, 30, 35], '수입': [50000, 60000, 70000]}
6. 테스트 집합 사전: 마찬가지로 테스트 집합을 나타내는 사전을 만듭니다. 이 딕셔너리의 키는 훈련 세트와 동일한 기능이 될 것이며 값은 테스트 세트의 각 인스턴스에 해당하는 기능 값을 포함하는 목록 또는 배열이 될 것입니다. 예를 들어 두 개의 인스턴스가 있는 테스트 세트가 있는 경우 테스트 세트 사전은 다음과 같을 수 있습니다.
test_set = {'나이': [40, 45], '수입': [80000, 90000]}
7. 사전 활용: 기차 및 테스트 세트에 대한 사전이 채워지면 자체 KNN 알고리즘에 대한 입력으로 사용할 수 있습니다. 알고리즘은 훈련 세트의 기능 값을 활용하여 테스트 세트의 인스턴스에 대한 예측 또는 분류를 수행합니다.
이러한 단계를 따르면 Python을 사용하는 기계 학습에 자체 KNN 알고리즘을 적용하는 맥락에서 기차 및 테스트 세트에 대한 사전을 효과적으로 채울 수 있습니다. 이러한 사전은 알고리즘의 성능을 훈련하고 평가하기 위한 기반 역할을 합니다.
훈련 및 테스트 세트에 대한 사전을 채우려면 데이터 세트를 준비 및 분할하고, 관련 기능을 추출하고, 사전의 해당 키에 기능 값을 할당하고, 자체 KNN 알고리즘에서 이러한 사전을 활용해야 합니다.
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