Kanggo populate dictionaries kanggo Sepur lan test mranata ing konteks aplikasi dhewe K tetanggan paling cedhak (KNN) algoritma ing machine learning nggunakake Python, kita kudu tindakake pendekatan sistematis. Proses iki kalebu ngowahi data kita dadi format sing cocog sing bisa digunakake dening algoritma KNN.
Pisanan, ayo ngerti konsep dhasar kamus ing Python. Kamus minangka koleksi pasangan kunci-nilai sing ora diurutake, ing ngendi saben kunci unik. Ing konteks machine learning, kamus umume digunakake kanggo makili set data, ing ngendi tombol kasebut cocog karo fitur utawa atribut, lan nilai kasebut minangka titik data sing cocog.
Kanggo ngisi kamus kanggo sepur lan set tes, kita kudu nindakake langkah-langkah ing ngisor iki:
1. Persiapan Data: Miwiti kanthi ngumpulake lan nyiapake data kanggo tugas machine learning kita. Iki biasane kalebu ngresiki data, nangani nilai sing ilang, lan ngowahi data dadi format sing cocog. Priksa manawa data kasebut diwenehi label utawa dikategorikake kanthi bener, amarga iki penting kanggo tugas sinau sing diawasi.
2. Pamisahan Dataset: Sabanjure, kita kudu pamisah dataset kita dadi rong bagéan: pesawat sepur lan pesawat test. Set sepur bakal digunakake kanggo nglatih algoritma KNN, dene set tes bakal digunakake kanggo ngevaluasi kinerja. Pemisahan iki mbantu kita netepake carane algoritma kita umumake kanggo data sing ora katon.
3. Ekstraksi Fitur: Sawise dataset dipérang, kita kudu ngekstrak fitur sing cocog saka data lan nemtokake minangka kunci ing kamus kita. Fitur bisa numerik utawa kategoris, gumantung saka sifat data kita. Contone, yen kita nggarap set data gambar, kita bisa ngekstrak fitur kayata histogram warna utawa deskriptor tekstur.
4. Nemtokake Nilai: Sawise ngekstrak fitur, kita kudu nemtokake nilai sing cocog kanggo saben tombol ing kamus. Nilai kasebut makili titik data utawa kedadeyan nyata ing set data kita. Saben conto kudu digandhengake karo nilai fitur sing cocog.
5. Kamus Sepur Sepur: Gawe kamus kanggo makili set sepur. Tombol ing kamus iki bakal dadi fitur, lan nilai kasebut minangka dhaptar utawa susunan sing ngemot nilai fitur sing cocog kanggo saben conto ing pesawat. Contone, yen kita duwe set data kanthi rong fitur (umur lan penghasilan) lan telung conto, kamus pesawat sepur bisa kaya mangkene:
train_set = {'umur': [25, 30, 35], 'penghasilan': [50000, 60000, 70000]}
6. Kamus Set Tes: Semono uga, nggawe kamus kanggo makili set tes. Tombol kamus iki bakal dadi fitur sing padha karo pesawat sepur, lan nilai kasebut minangka dhaptar utawa susunan sing ngemot nilai fitur sing cocog kanggo saben conto ing set tes. Contone, yen kita duwe set test karo rong conto, kamus set test bisa katon kaya iki:
test_set = {'umur': [40, 45], 'penghasilan': [80000, 90000]}
7. Nggunakake Kamus: Sawise kamus kanggo sepur lan set tes diisi, kita bisa digunakake minangka input kanggo algoritma KNN kita dhewe. Algoritma kasebut bakal nggunakake nilai fitur saka pesawat sepur kanggo nggawe prediksi utawa klasifikasi kanggo kedadeyan ing set tes.
Kanthi tindakake langkah-langkah iki, kita bisa èfèktif populate kamus kanggo Sepur lan test set ing konteks aplikasi algoritma KNN dhewe ing machine learning nggunakake Python. Kamus iki dadi dhasar kanggo latihan lan ngevaluasi kinerja algoritma kita.
Kanggo ngisi kamus kanggo sepur lan set tes, kita kudu nyiyapake lan misahake set data, ngekstrak fitur sing cocog, nemtokake nilai fitur menyang tombol sing cocog ing kamus, lan nggunakake kamus kasebut ing algoritma KNN kita dhewe.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Ndhaptar algoritma tetanggan K cedhak dhewe:
- Kepiye carane ngetung akurasi algoritma tetanggan K sing paling cedhak?
- Apa pinunjul saka unsur pungkasan ing saben dhaftar makili kelas ing Sepur lan test set?
- Apa tujuane ngacak set data sadurunge dibagi dadi set latihan lan tes?
- Napa penting kanggo ngresiki dataset sadurunge nglamar algoritma tetanggan K sing paling cedhak?