我们如何计算我们自己的K近邻算法的准确性?
周一,07 2023月
by EITCA学院
为了计算我们自己的 K 最近邻 (KNN) 算法的准确性,我们需要将预测标签与测试数据的实际标签进行比较。 准确率是机器学习中常用的评估指标,它衡量正确分类的实例占实例总数的比例。 以下步骤
每个列表中代表训练集和测试集类别的最后一个元素有何意义?
周一,07 2023月
by EITCA学院
每个列表中代表训练集和测试集中类别的最后一个元素的重要性是机器学习中的一个重要方面,特别是在编程 K 最近邻 (KNN) 算法的情况下。 在KNN中,每个列表的最后一个元素代表相应的类标签或目标变量
我们如何填充训练集和测试集的字典?
周一,07 2023月
by EITCA学院
为了在使用 Python 的机器学习中应用自己的 K 最近邻 (KNN) 算法来填充训练集和测试集的字典,我们需要遵循系统方法。 此过程涉及将我们的数据转换为 KNN 算法可以使用的合适格式。 首先,我们来了解一下
在将数据集分成训练集和测试集之前对其进行混洗的目的是什么?
周一,07 2023月
by EITCA学院
在将数据集分成训练集和测试集之前对其进行洗牌在机器学习领域具有至关重要的目的,特别是在应用自己的 K 最近邻算法时。 此过程确保数据是随机的,这对于实现公正且可靠的模型性能评估至关重要。 洗牌的主要原因