మన స్వంత K సమీప పొరుగువారి అల్గారిథమ్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని ఎలా లెక్కించాలి?
మన స్వంత K సమీప పొరుగువారి (KNN) అల్గారిథమ్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని లెక్కించడానికి, మేము అంచనా వేసిన లేబుల్లను పరీక్ష డేటా యొక్క వాస్తవ లేబుల్లతో సరిపోల్చాలి. ఖచ్చితత్వం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్లో సాధారణంగా ఉపయోగించే మూల్యాంకన మెట్రిక్, ఇది మొత్తం సందర్భాలలో సరిగ్గా వర్గీకరించబడిన ఉదాహరణల నిష్పత్తిని కొలుస్తుంది. కింది దశలు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, సొంత K సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథంను వర్తింపజేయడం, పరీక్ష సమీక్ష
రైలు మరియు టెస్ట్ సెట్లలోని తరగతిని సూచించే ప్రతి జాబితాలోని చివరి మూలకం యొక్క ప్రాముఖ్యత ఏమిటి?
రైలు మరియు టెస్ట్ సెట్లలోని తరగతిని సూచించే ప్రతి జాబితాలోని చివరి మూలకం యొక్క ప్రాముఖ్యత మెషీన్ లెర్నింగ్లో ముఖ్యమైన అంశం, ప్రత్యేకంగా K సమీప పొరుగువారి (KNN) అల్గారిథమ్ను ప్రోగ్రామింగ్ చేసే సందర్భంలో. KNNలో, ప్రతి జాబితా యొక్క చివరి మూలకం సంబంధిత తరగతి లేబుల్ లేదా టార్గెట్ వేరియబుల్ను సూచిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, సొంత K సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథంను వర్తింపజేయడం, పరీక్ష సమీక్ష
రైలు మరియు టెస్ట్ సెట్ల కోసం మేము నిఘంటువులను ఎలా నింపాలి?
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. మొదట, అర్థం చేసుకుందాం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, సొంత K సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథంను వర్తింపజేయడం, పరీక్ష సమీక్ష
డేటాసెట్ను శిక్షణ మరియు పరీక్ష సెట్లుగా విభజించే ముందు షఫుల్ చేయడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
డేటాసెట్ను శిక్షణ మరియు పరీక్ష సెట్లుగా విభజించే ముందు షఫుల్ చేయడం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో కీలకమైన ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది, ప్రత్యేకించి ఒకరి స్వంత K సమీప పొరుగువారి అల్గారిథమ్ను వర్తింపజేసేటప్పుడు. ఈ ప్రక్రియ డేటా యాదృచ్ఛికంగా ఉందని నిర్ధారిస్తుంది, ఇది నిష్పాక్షికమైన మరియు నమ్మదగిన మోడల్ పనితీరు మూల్యాంకనాన్ని సాధించడానికి అవసరం. షఫుల్ చేయడానికి ప్రాథమిక కారణం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, సొంత K సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథంను వర్తింపజేయడం, పరీక్ష సమీక్ష
K సమీప పొరుగువారి అల్గారిథమ్ని వర్తింపజేయడానికి ముందు డేటాసెట్ను శుభ్రం చేయడం ఎందుకు ముఖ్యం?
K సమీప పొరుగువారి (KNN) అల్గారిథమ్ను వర్తించే ముందు డేటాసెట్ను క్లీన్ చేయడం అనేక కారణాల వల్ల కీలకం. డేటాసెట్ యొక్క నాణ్యత మరియు ఖచ్చితత్వం KNN అల్గారిథమ్ యొక్క పనితీరు మరియు విశ్వసనీయతను నేరుగా ప్రభావితం చేస్తుంది. ఈ సమాధానంలో, మేము KNN అల్గారిథమ్ సందర్భంలో డేటాసెట్ క్లీనింగ్ యొక్క ప్రాముఖ్యతను అన్వేషిస్తాము, దాని చిక్కులు మరియు ప్రయోజనాలను హైలైట్ చేస్తాము.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, సొంత K సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథంను వర్తింపజేయడం, పరీక్ష సమీక్ష