Python kullanarak makine öğreniminde kendi K en yakın komşu (KNN) algoritmasını uygulama bağlamında tren ve test kümeleri için sözlükleri doldurmak için sistematik bir yaklaşım izlememiz gerekir. Bu süreç, verilerimizin KNN algoritması tarafından kullanılabilecek uygun bir formata dönüştürülmesini içerir.
Öncelikle, Python'daki temel sözlük kavramını anlayalım. Sözlük, her anahtarın benzersiz olduğu sıralanmamış bir anahtar-değer çiftleri koleksiyonudur. Makine öğrenimi bağlamında sözlükler, anahtarların özelliklere veya özniteliklere karşılık geldiği ve değerlerin karşılık gelen veri noktalarını temsil ettiği veri kümelerini temsil etmek için yaygın olarak kullanılır.
Tren ve test setleri için sözlükleri doldurmak için aşağıdaki adımları uygulamamız gerekir:
1. Veri Hazırlama: Makine öğrenimi görevimiz için verileri toplayıp hazırlayarak başlayın. Bu genellikle verilerin temizlenmesini, eksik değerlerin işlenmesini ve verilerin uygun bir biçime dönüştürülmesini içerir. Denetimli öğrenme görevleri için bu çok önemli olduğundan, verilerin uygun şekilde etiketlendiğinden veya kategorilere ayrıldığından emin olun.
2. Veri Kümesini Bölme: Ardından, veri kümemizi iki parçaya ayırmamız gerekiyor: tren seti ve test seti. Tren seti, KNN algoritmamızı eğitmek için kullanılacak, test seti ise performansını değerlendirmek için kullanılacaktır. Bu ayrım, algoritmamızın görünmeyen verileri ne kadar iyi genelleştirdiğini değerlendirmemize yardımcı olur.
3. Özellik Çıkarma: Veri kümesi bölündükten sonra, ilgili özellikleri verilerden çıkarmamız ve sözlüklerimizde anahtar olarak atamamız gerekir. Özellikler, verilerimizin doğasına bağlı olarak sayısal veya kategorik olabilir. Örneğin, bir görüntü veri kümesiyle çalışıyorsak, renk histogramları veya doku tanımlayıcıları gibi özellikleri ayıklayabiliriz.
4. Değer Atama: Özellikleri çıkardıktan sonra sözlüklerimizde her bir tuşa karşılık gelen değerleri atamamız gerekiyor. Bu değerler, veri kümemizdeki gerçek veri noktalarını veya örnekleri temsil eder. Her örnek, karşılık gelen özellik değerleriyle ilişkilendirilmelidir.
5. Tren Seti Sözlüğü: Tren setini temsil edecek bir sözlük oluşturun. Bu sözlüğün anahtarları özellikler olacaktır ve değerler, tren setindeki her örnek için karşılık gelen özellik değerlerini içeren listeler veya diziler olacaktır. Örneğin, iki özelliğe (yaş ve gelir) ve üç örneğe sahip bir veri setimiz varsa, tren seti sözlüğü şöyle görünebilir:
train_set = {'yaş': [25, 30, 35], 'gelir': [50000, 60000, 70000]}
6. Test Seti Sözlüğü: Benzer şekilde, test setini temsil edecek bir sözlük oluşturun. Bu sözlüğün anahtarları, tren setindeki özelliklerle aynı olacak ve değerler, test setindeki her örnek için karşılık gelen özellik değerlerini içeren listeler veya diziler olacaktır. Örneğin, iki örneğe sahip bir test setimiz varsa, test seti sözlüğü şöyle görünebilir:
test_set = {'yaş': [40, 45], 'gelir': [80000, 90000]}
7. Sözlükleri Kullanmak: Tren ve test setleri için sözlükler doldurulduktan sonra, bunları kendi KNN algoritmamızın girdileri olarak kullanabiliriz. Algoritma, test setindeki örnekler için tahminler veya sınıflandırmalar yapmak için tren setindeki özellik değerlerini kullanacaktır.
Bu adımları izleyerek, Python kullanarak makine öğreniminde kendi KNN algoritmamızı uygulama bağlamında tren ve test kümeleri için sözlükleri etkili bir şekilde doldurabiliriz. Bu sözlükler, algoritmamızın performansını eğitmek ve değerlendirmek için temel oluşturur.
Tren ve test setleri için sözlükleri doldurmak için veri setini hazırlamalı ve bölmeli, ilgili özellikleri çıkarmalı, özellik değerlerini sözlüklerdeki ilgili anahtarlara atamalı ve bu sözlükleri kendi KNN algoritmamızda kullanmalıyız.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar Kendi K en yakın komşu algoritmasını uygulama:
- Kendi K en yakın komşu algoritmamızın doğruluğunu nasıl hesaplarız?
- Tren ve test kümelerindeki sınıfı temsil eden her listedeki son öğenin önemi nedir?
- Veri setini eğitim ve test setlerine ayırmadan önce karıştırmanın amacı nedir?
- K en yakın komşu algoritmasını uygulamadan önce veri setini temizlemek neden önemlidir?