كيف نحسب دقة خوارزمية أقرب جيراننا من K؟
لحساب دقة خوارزمية K أقرب جيراننا (KNN) ، نحتاج إلى مقارنة التسميات المتوقعة بالتسميات الفعلية لبيانات الاختبار. الدقة هي مقياس تقييم شائع الاستخدام في التعلم الآلي ، والذي يقيس نسبة الحالات المصنفة بشكل صحيح من إجمالي عدد الحالات. الخطوات التالية
ما أهمية العنصر الأخير في كل قائمة الذي يمثل الفصل في القطار ومجموعات الاختبار؟
تعتبر أهمية العنصر الأخير في كل قائمة التي تمثل الفصل في التدريب ومجموعات الاختبار جانبًا أساسيًا في التعلم الآلي ، وتحديداً في سياق برمجة خوارزمية K أقرب الجيران (KNN). في KNN ، يمثل العنصر الأخير من كل قائمة تسمية الفئة أو المتغير المستهدف الخاص بالمقابل
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم الآلي EITC/AI/MLP باستخدام Python, برمجة التعلم الآلي, تطبيق خوارزمية K الخاصة بأقرب جيران, مراجعة الامتحان
كيف نملأ قواميس القطار ومجموعات الاختبار؟
لتعبئة قواميس التدريب ومجموعات الاختبار في سياق تطبيق خوارزمية K أقرب جيران (KNN) في التعلم الآلي باستخدام Python ، نحتاج إلى اتباع نهج منهجي. تتضمن هذه العملية تحويل بياناتنا إلى تنسيق مناسب يمكن استخدامه بواسطة خوارزمية KNN. أولاً ، دعنا نفهم ملف
ما الغرض من خلط مجموعة البيانات قبل تقسيمها إلى مجموعات تدريب واختبار؟
يخدم خلط مجموعة البيانات قبل تقسيمها إلى مجموعات تدريب واختبار غرضًا حاسمًا في مجال التعلم الآلي ، لا سيما عند تطبيق خوارزمية K الخاصة بأقرب جيران. تضمن هذه العملية أن البيانات عشوائية ، وهو أمر ضروري لتحقيق تقييم أداء غير متحيز وموثوق به. السبب الرئيسي لخلط ملف
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم الآلي EITC/AI/MLP باستخدام Python, برمجة التعلم الآلي, تطبيق خوارزمية K الخاصة بأقرب جيران, مراجعة الامتحان
لماذا من المهم تنظيف مجموعة البيانات قبل تطبيق خوارزمية الجيران الأقرب لـ K؟
يعد تنظيف مجموعة البيانات قبل تطبيق خوارزمية K الأقرب للجيران (KNN) أمرًا بالغ الأهمية لعدة أسباب. تؤثر جودة ودقة مجموعة البيانات بشكل مباشر على أداء وموثوقية خوارزمية KNN. في هذه الإجابة ، سوف نستكشف أهمية تنظيف مجموعة البيانات في سياق خوارزمية KNN ، مع إبراز آثارها وفوائدها.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم الآلي EITC/AI/MLP باستخدام Python, برمجة التعلم الآلي, تطبيق خوارزمية K الخاصة بأقرب جيران, مراجعة الامتحان