Python を使用した機械学習で独自の K 最近傍 (KNN) アルゴリズムを適用するコンテキストでトレーニング セットとテスト セットの辞書を作成するには、体系的なアプローチに従う必要があります。 このプロセスには、データを KNN アルゴリズムで使用できる適切な形式に変換することが含まれます。
まず、Python の辞書の基本概念を理解しましょう。 ディクショナリは、キーと値のペアの順序付けされていないコレクションであり、各キーは一意です。 機械学習のコンテキストでは、データセットを表すために辞書が一般的に使用されます。キーは特徴または属性に対応し、値は対応するデータ ポイントを表します。
トレーニング セットとテスト セットのディクショナリを設定するには、次の手順を実行する必要があります。
1. データの準備: 機械学習タスク用のデータを収集して準備することから始めます。 これには通常、データのクリーニング、欠損値の処理、およびデータの適切な形式への変換が含まれます。 教師あり学習タスクにはこれが不可欠であるため、データが適切にラベル付けまたは分類されていることを確認してください。
2. データセットの分割: 次に、データセットをトレーニング セットとテスト セットの XNUMX つの部分に分割する必要があります。 トレーニング セットは KNN アルゴリズムのトレーニングに使用され、テスト セットはそのパフォーマンスの評価に使用されます。 この分割は、アルゴリズムが目に見えないデータに対してどの程度一般化されているかを評価するのに役立ちます。
3. 特徴抽出: データセットが分割されたら、データから関連する特徴を抽出し、それらを辞書のキーとして割り当てる必要があります。 特徴は、データの性質に応じて、数値またはカテゴリになります。 たとえば、画像のデータセットを操作している場合、カラー ヒストグラムやテクスチャ記述子などの特徴を抽出することがあります。
4. 値の割り当て: 特徴を抽出した後、辞書内の各キーに対応する値を割り当てる必要があります。 これらの値は、データセット内の実際のデータ ポイントまたはインスタンスを表します。 各インスタンスは、対応する特徴値に関連付けられる必要があります。
5. 列車セット辞書: 列車セットを表す辞書を作成します。 このディクショナリのキーは特徴であり、値はトレイン セット内の各インスタンスの対応する特徴値を含むリストまたは配列になります。 たとえば、XNUMX つの特徴 (年齢と収入) と XNUMX つのインスタンスを含むデータセットがある場合、トレイン セット ディクショナリは次のようになります。
train_set = {'年齢': [25, 30, 35], '収入': [50000, 60000, 70000]}
6. テスト セット辞書: 同様に、テスト セットを表す辞書を作成します。 このディクショナリのキーはトレイン セットと同じ特徴となり、値はテスト セット内の各インスタンスの対応する特徴値を含むリストまたは配列になります。 たとえば、XNUMX つのインスタンスを含むテスト セットがある場合、テスト セット ディクショナリは次のようになります。
test_set = {'年齢': [40, 45], '収入': [80000, 90000]}
7. 辞書の利用: トレーニング セットとテスト セットの辞書が設定されたら、それらを独自の KNN アルゴリズムへの入力として使用できます。 このアルゴリズムは、トレーニング セットの特徴値を利用して、テスト セット内のインスタンスの予測または分類を行います。
これらの手順に従うことで、Python を使用した機械学習で独自の KNN アルゴリズムを適用するコンテキストで、トレーニング セットとテスト セットの辞書を効果的に設定できます。 これらの辞書は、アルゴリズムのパフォーマンスをトレーニングおよび評価するための基盤として機能します。
トレーニング セットとテスト セットの辞書を設定するには、データセットを準備して分割し、関連する特徴を抽出し、特徴の値を辞書内の対応するキーに割り当て、これらの辞書を独自の KNN アルゴリズムで利用する必要があります。
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