పైథాన్ని ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్లో ఒకరి స్వంత K సమీప పొరుగువారి (KNN) అల్గారిథమ్ని వర్తింపజేసే సందర్భంలో రైలు మరియు టెస్ట్ సెట్ల కోసం నిఘంటువులను నింపడానికి, మేము ఒక క్రమబద్ధమైన విధానాన్ని అనుసరించాలి. ఈ ప్రక్రియలో KNN అల్గారిథమ్ ద్వారా ఉపయోగించబడే మా డేటాను తగిన ఫార్మాట్లోకి మార్చడం ఉంటుంది.
ముందుగా, పైథాన్లోని డిక్షనరీల ప్రాథమిక భావనను అర్థం చేసుకుందాం. నిఘంటువు అనేది కీ-విలువ జతల యొక్క క్రమం లేని సేకరణ, ఇక్కడ ప్రతి కీ ప్రత్యేకంగా ఉంటుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, డిక్షనరీలు సాధారణంగా డేటాసెట్లను సూచించడానికి ఉపయోగించబడతాయి, ఇక్కడ కీలు లక్షణాలు లేదా లక్షణాలకు అనుగుణంగా ఉంటాయి మరియు విలువలు సంబంధిత డేటా పాయింట్లను సూచిస్తాయి.
రైలు మరియు టెస్ట్ సెట్ల కోసం నిఘంటువులను నింపడానికి, మేము ఈ క్రింది దశలను చేయాలి:
1. డేటా తయారీ: మా మెషీన్ లెర్నింగ్ టాస్క్ కోసం డేటాను సేకరించడం మరియు సిద్ధం చేయడం ద్వారా ప్రారంభించండి. ఇది సాధారణంగా డేటాను శుభ్రపరచడం, తప్పిపోయిన విలువలను నిర్వహించడం మరియు డేటాను తగిన ఆకృతిలోకి మార్చడం వంటివి కలిగి ఉంటుంది. పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస పనులకు ఇది చాలా అవసరం కాబట్టి, డేటా సరిగ్గా లేబుల్ చేయబడిందని లేదా వర్గీకరించబడిందని నిర్ధారించుకోండి.
2. డేటాసెట్ను విభజించడం: తర్వాత, మన డేటాసెట్ని రెండు భాగాలుగా విభజించాలి: రైలు సెట్ మరియు టెస్ట్ సెట్. రైలు సెట్ మా KNN అల్గారిథమ్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, అయితే టెస్ట్ సెట్ దాని పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ స్ప్లిట్ మా అల్గారిథమ్ కనిపించని డేటాకు ఎంతవరకు సాధారణీకరిస్తుందో అంచనా వేయడంలో మాకు సహాయపడుతుంది.
3. ఫీచర్ ఎక్స్ట్రాక్షన్: డేటాసెట్ విభజించబడిన తర్వాత, మేము డేటా నుండి సంబంధిత లక్షణాలను సంగ్రహించాలి మరియు వాటిని మా నిఘంటువులలో కీలుగా కేటాయించాలి. మా డేటా యొక్క స్వభావాన్ని బట్టి ఫీచర్లు సంఖ్యాపరంగా లేదా వర్గీకరించబడతాయి. ఉదాహరణకు, మేము చిత్రాల డేటాసెట్తో పని చేస్తున్నట్లయితే, మేము రంగు హిస్టోగ్రామ్లు లేదా ఆకృతి వివరణలు వంటి లక్షణాలను సంగ్రహించవచ్చు.
4. విలువలను కేటాయించడం: లక్షణాలను సంగ్రహించిన తర్వాత, మన నిఘంటువులలోని ప్రతి కీకి సంబంధిత విలువలను కేటాయించాలి. ఈ విలువలు మా డేటాసెట్లోని వాస్తవ డేటా పాయింట్లు లేదా సందర్భాలను సూచిస్తాయి. ప్రతి సందర్భం దాని సంబంధిత ఫీచర్ విలువలతో అనుబంధించబడాలి.
5. రైలు సెట్ నిఘంటువు: రైలు సెట్ను సూచించడానికి నిఘంటువును సృష్టించండి. ఈ నిఘంటువు యొక్క కీలు లక్షణాలుగా ఉంటాయి మరియు విలువలు రైలు సెట్లోని ప్రతి ఉదాహరణకి సంబంధిత ఫీచర్ విలువలను కలిగి ఉన్న జాబితాలు లేదా శ్రేణులుగా ఉంటాయి. ఉదాహరణకు, మనకు రెండు ఫీచర్లు (వయస్సు మరియు ఆదాయం) మరియు మూడు ఉదంతాలతో కూడిన డేటాసెట్ ఉంటే, రైలు సెట్ నిఘంటువు ఇలా ఉండవచ్చు:
రైలు_సెట్ = {'వయస్సు': [25, 30, 35], 'ఆదాయం': [50000, 60000, 70000]}
6. టెస్ట్ సెట్ నిఘంటువు: అదేవిధంగా, పరీక్ష సెట్ను సూచించడానికి నిఘంటువును సృష్టించండి. ఈ డిక్షనరీ యొక్క కీలు రైలు సెట్లో ఉన్న లక్షణాలే ఉంటాయి మరియు విలువలు పరీక్ష సెట్లోని ప్రతి ఉదాహరణకి సంబంధిత ఫీచర్ విలువలను కలిగి ఉన్న జాబితాలు లేదా శ్రేణులుగా ఉంటాయి. ఉదాహరణకు, మనకు రెండు పర్యాయాలు ఉన్న టెస్ట్ సెట్ ఉంటే, పరీక్ష సెట్ నిఘంటువు ఇలా ఉండవచ్చు:
test_set = {'వయస్సు': [40, 45], 'ఆదాయం': [80000, 90000]}
7. డిక్షనరీలను ఉపయోగించడం: రైలు మరియు టెస్ట్ సెట్ల కోసం నిఘంటువులను నింపిన తర్వాత, వాటిని మన స్వంత KNN అల్గారిథమ్కు ఇన్పుట్లుగా ఉపయోగించవచ్చు. పరీక్ష సెట్లోని ఉదాహరణల కోసం అంచనాలు లేదా వర్గీకరణలను చేయడానికి రైలు సెట్లోని ఫీచర్ విలువలను అల్గారిథమ్ ఉపయోగిస్తుంది.
ఈ దశలను అనుసరించడం ద్వారా, పైథాన్ని ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్లో మా స్వంత KNN అల్గారిథమ్ని వర్తింపజేసే సందర్భంలో మేము రైలు మరియు టెస్ట్ సెట్ల కోసం నిఘంటువులను సమర్థవంతంగా పూరించవచ్చు. ఈ నిఘంటువులు శిక్షణ మరియు మా అల్గారిథమ్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి పునాదిగా పనిచేస్తాయి.
రైలు మరియు టెస్ట్ సెట్ల కోసం నిఘంటువులను నింపడానికి, మేము డేటాసెట్ను సిద్ధం చేసి, విభజించాలి, సంబంధిత లక్షణాలను సంగ్రహించాలి, డిక్షనరీలలోని సంబంధిత కీలకు ఫీచర్ విలువలను కేటాయించాలి మరియు ఈ నిఘంటువులను మా స్వంత KNN అల్గారిథమ్లో ఉపయోగించాలి.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు సొంత K సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథంను వర్తింపజేయడం:
- మన స్వంత K సమీప పొరుగువారి అల్గారిథమ్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని ఎలా లెక్కించాలి?
- రైలు మరియు టెస్ట్ సెట్లలోని తరగతిని సూచించే ప్రతి జాబితాలోని చివరి మూలకం యొక్క ప్రాముఖ్యత ఏమిటి?
- డేటాసెట్ను శిక్షణ మరియు పరీక్ష సెట్లుగా విభజించే ముందు షఫుల్ చేయడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
- K సమీప పొరుగువారి అల్గారిథమ్ని వర్తింపజేయడానికి ముందు డేటాసెట్ను శుభ్రం చేయడం ఎందుకు ముఖ్యం?