Como calculamos a precisão de nosso próprio algoritmo de K vizinhos mais próximos?
Para calcular a precisão de nosso próprio algoritmo de K vizinhos mais próximos (KNN), precisamos comparar os rótulos previstos com os rótulos reais dos dados de teste. A precisão é uma métrica de avaliação comumente usada no aprendizado de máquina, que mede a proporção de instâncias classificadas corretamente em relação ao número total de instâncias. As etapas a seguir
Qual é o significado do último elemento em cada lista que representa a classe nos conjuntos de treinamento e teste?
A importância do último elemento em cada lista que representa a classe nos conjuntos de treinamento e teste é um aspecto essencial no aprendizado de máquina, especificamente no contexto da programação de um algoritmo de K vizinhos mais próximos (KNN). No KNN, o último elemento de cada lista representa o rótulo de classe ou a variável de destino do correspondente
Como preenchemos os dicionários para os conjuntos de treinamento e teste?
Para preencher dicionários para os conjuntos de treinamento e teste no contexto da aplicação do próprio algoritmo de K vizinhos mais próximos (KNN) no aprendizado de máquina usando Python, precisamos seguir uma abordagem sistemática. Esse processo envolve a conversão de nossos dados em um formato adequado que possa ser usado pelo algoritmo KNN. Primeiro, vamos entender o
- Publicado em Inteligência artificial, Aprendizado de máquina EITC/AI/MLP com Python, Programação de aprendizado de máquina, Aplicando o próprio algoritmo K de vizinhos mais próximos, revisão do exame
Qual é o propósito de embaralhar o conjunto de dados antes de dividi-lo em conjuntos de treinamento e teste?
Embaralhar o conjunto de dados antes de dividi-lo em conjuntos de treinamento e teste serve a um propósito crucial no campo do aprendizado de máquina, particularmente ao aplicar o próprio algoritmo de K vizinhos mais próximos. Esse processo garante que os dados sejam randomizados, o que é essencial para obter uma avaliação de desempenho do modelo imparcial e confiável. A principal razão para embaralhar o
Por que é importante limpar o conjunto de dados antes de aplicar o algoritmo de K vizinhos mais próximos?
Limpar o conjunto de dados antes de aplicar o algoritmo de K vizinhos mais próximos (KNN) é crucial por vários motivos. A qualidade e a precisão do conjunto de dados afetam diretamente o desempenho e a confiabilidade do algoritmo KNN. Nesta resposta, exploraremos a importância da limpeza do conjunto de dados no contexto do algoritmo KNN, destacando suas implicações e benefícios.