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 conceito básico de dicionários em Python. Um dicionário é uma coleção não ordenada de pares chave-valor, onde cada chave é única. No contexto do aprendizado de máquina, os dicionários são comumente usados para representar conjuntos de dados, onde as chaves correspondem aos recursos ou atributos e os valores representam os pontos de dados correspondentes.
Para preencher dicionários para os conjuntos de treinamento e teste, precisamos executar as seguintes etapas:
1. Preparação de dados: comece coletando e preparando os dados para nossa tarefa de aprendizado de máquina. Isso geralmente envolve a limpeza dos dados, manipulação de valores ausentes e transformação dos dados em um formato adequado. Certifique-se de que os dados sejam rotulados ou categorizados adequadamente, pois isso é essencial para tarefas de aprendizado supervisionado.
2. Dividindo o conjunto de dados: Em seguida, precisamos dividir nosso conjunto de dados em duas partes: o conjunto de treinamento e o conjunto de teste. O conjunto de treinamento será usado para treinar nosso algoritmo KNN, enquanto o conjunto de teste será usado para avaliar seu desempenho. Essa divisão nos ajuda a avaliar o quão bem nosso algoritmo generaliza para dados não vistos.
3. Extração de recursos: Uma vez que o conjunto de dados é dividido, precisamos extrair os recursos relevantes dos dados e atribuí-los como chaves em nossos dicionários. Os recursos podem ser numéricos ou categóricos, dependendo da natureza de nossos dados. Por exemplo, se estivermos trabalhando com um conjunto de dados de imagens, podemos extrair recursos como histogramas de cores ou descritores de textura.
4. Atribuindo Valores: Depois de extrair as características, precisamos atribuir os valores correspondentes a cada chave em nossos dicionários. Esses valores representam os pontos de dados reais ou instâncias em nosso conjunto de dados. Cada instância deve ser associada a seus valores de recursos correspondentes.
5. Dicionário do conjunto de trens: crie um dicionário para representar o conjunto de trens. As chaves deste dicionário serão as feições, e os valores serão listas ou arrays contendo os valores de feições correspondentes para cada instância no conjunto train. Por exemplo, se tivermos um conjunto de dados com duas características (idade e renda) e três instâncias, o dicionário train set pode ser assim:
train_set = {'idade': [25, 30, 35], 'renda': [50000, 60000, 70000]}
6. Dicionário do Conjunto de Testes: Da mesma forma, crie um dicionário para representar o conjunto de testes. As chaves deste dicionário serão os mesmos recursos do conjunto de treinamento e os valores serão listas ou arrays contendo os valores de recursos correspondentes para cada instância no conjunto de teste. Por exemplo, se tivermos um conjunto de teste com duas instâncias, o dicionário do conjunto de teste pode ficar assim:
test_set = {'idade': [40, 45], 'renda': [80000, 90000]}
7. Utilizando os dicionários: Uma vez preenchidos os dicionários para os conjuntos de treinamento e teste, podemos usá-los como entradas para nosso próprio algoritmo KNN. O algoritmo utilizará os valores de recursos do conjunto de treinamento para fazer previsões ou classificações para as instâncias no conjunto de teste.
Seguindo essas etapas, podemos efetivamente preencher dicionários para os conjuntos de treinamento e teste no contexto da aplicação de nosso próprio algoritmo KNN em aprendizado de máquina usando Python. Esses dicionários servem como base para treinar e avaliar o desempenho do nosso algoritmo.
Para preencher dicionários para os conjuntos de treinamento e teste, precisamos preparar e dividir o conjunto de dados, extrair os recursos relevantes, atribuir os valores dos recursos às chaves correspondentes nos dicionários e utilizar esses dicionários em nosso próprio algoritmo KNN.
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