Para completar los diccionarios para los conjuntos de entrenamiento y prueba en el contexto de la aplicación del propio algoritmo K vecinos más cercanos (KNN) en el aprendizaje automático con Python, debemos seguir un enfoque sistemático. Este proceso implica convertir nuestros datos a un formato adecuado que pueda ser utilizado por el algoritmo KNN.
Primero, comprendamos el concepto básico de los diccionarios en Python. Un diccionario es una colección desordenada de pares clave-valor, donde cada clave es única. En el contexto del aprendizaje automático, los diccionarios se usan comúnmente para representar conjuntos de datos, donde las claves corresponden a las características o atributos, y los valores representan los puntos de datos correspondientes.
Para completar los diccionarios para los conjuntos de prueba y tren, debemos realizar los siguientes pasos:
1. Preparación de datos: Comience recopilando y preparando los datos para nuestra tarea de aprendizaje automático. Esto generalmente implica limpiar los datos, manejar los valores faltantes y transformar los datos en un formato adecuado. Asegúrese de que los datos estén debidamente etiquetados o categorizados, ya que esto es esencial para las tareas de aprendizaje supervisado.
2. Dividir el conjunto de datos: A continuación, debemos dividir nuestro conjunto de datos en dos partes: el conjunto de entrenamiento y el conjunto de prueba. El conjunto de trenes se usará para entrenar nuestro algoritmo KNN, mientras que el conjunto de prueba se usará para evaluar su rendimiento. Esta división nos ayuda a evaluar qué tan bien se generaliza nuestro algoritmo a datos no vistos.
3. Extracción de características: una vez que se divide el conjunto de datos, debemos extraer las características relevantes de los datos y asignarlas como claves en nuestros diccionarios. Las características pueden ser numéricas o categóricas, dependiendo de la naturaleza de nuestros datos. Por ejemplo, si estamos trabajando con un conjunto de datos de imágenes, podemos extraer características como histogramas de color o descriptores de textura.
4. Asignación de valores: después de extraer las funciones, debemos asignar los valores correspondientes a cada tecla en nuestros diccionarios. Estos valores representan los puntos de datos reales o instancias en nuestro conjunto de datos. Cada instancia debe estar asociada con sus valores de característica correspondientes.
5. Diccionario de conjuntos de trenes: Cree un diccionario para representar el conjunto de trenes. Las claves de este diccionario serán las características y los valores serán listas o matrices que contengan los valores de características correspondientes para cada instancia en el conjunto de trenes. Por ejemplo, si tenemos un conjunto de datos con dos características (edad e ingresos) y tres instancias, el diccionario de conjunto de trenes puede verse así:
train_set = {'edad': [25, 30, 35], 'ingresos': [50000, 60000, 70000]}
6. Diccionario del conjunto de prueba: de manera similar, cree un diccionario para representar el conjunto de prueba. Las claves de este diccionario serán las mismas funciones que en el conjunto de trenes, y los valores serán listas o matrices que contengan los valores de funciones correspondientes para cada instancia en el conjunto de prueba. Por ejemplo, si tenemos un conjunto de prueba con dos instancias, el diccionario del conjunto de prueba puede verse así:
test_set = {'edad': [40, 45], 'ingresos': [80000, 90000]}
7. Uso de los diccionarios: una vez que se completan los diccionarios para los conjuntos de entrenamiento y prueba, podemos usarlos como entradas para nuestro propio algoritmo KNN. El algoritmo utilizará los valores de características del conjunto de trenes para hacer predicciones o clasificaciones para las instancias en el conjunto de prueba.
Al seguir estos pasos, podemos poblar de manera efectiva los diccionarios para los conjuntos de entrenamiento y prueba en el contexto de la aplicación de nuestro propio algoritmo KNN en el aprendizaje automático con Python. Estos diccionarios sirven como base para entrenar y evaluar el rendimiento de nuestro algoritmo.
Para completar los diccionarios para los conjuntos de entrenamiento y prueba, debemos preparar y dividir el conjunto de datos, extraer las características relevantes, asignar los valores de características a las claves correspondientes en los diccionarios y utilizar estos diccionarios en nuestro propio algoritmo KNN.
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