हम अपने K निकटतम पड़ोसी एल्गोरिदम की सटीकता की गणना कैसे करते हैं?
हमारे अपने K निकटतम पड़ोसियों (KNN) एल्गोरिदम की सटीकता की गणना करने के लिए, हमें परीक्षण डेटा के वास्तविक लेबल के साथ अनुमानित लेबल की तुलना करने की आवश्यकता है। सटीकता मशीन लर्निंग में आमतौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला मूल्यांकन मीट्रिक है, जो कुल उदाहरणों में से सही ढंग से वर्गीकृत उदाहरणों के अनुपात को मापता है। निम्नलिखित चरण
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ट्रेन और परीक्षण सेट में कक्षा का प्रतिनिधित्व करने वाली प्रत्येक सूची में अंतिम तत्व का क्या महत्व है?
ट्रेन और परीक्षण सेट में कक्षा का प्रतिनिधित्व करने वाली प्रत्येक सूची में अंतिम तत्व का महत्व मशीन लर्निंग में एक आवश्यक पहलू है, विशेष रूप से K निकटतम पड़ोसियों (KNN) एल्गोरिदम की प्रोग्रामिंग के संदर्भ में। केएनएन में, प्रत्येक सूची का अंतिम तत्व संबंधित वर्ग लेबल या लक्ष्य चर का प्रतिनिधित्व करता है
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हम ट्रेन और परीक्षण सेट के लिए शब्दकोश कैसे तैयार करते हैं?
पायथन का उपयोग करके मशीन लर्निंग में अपने स्वयं के K निकटतम पड़ोसियों (KNN) एल्गोरिदम को लागू करने के संदर्भ में ट्रेन और परीक्षण सेट के लिए शब्दकोशों को पॉप्युलेट करने के लिए, हमें एक व्यवस्थित दृष्टिकोण का पालन करने की आवश्यकता है। इस प्रक्रिया में हमारे डेटा को एक उपयुक्त प्रारूप में परिवर्तित करना शामिल है जिसका उपयोग KNN एल्गोरिदम द्वारा किया जा सकता है। सबसे पहले, आइए समझें
डेटासेट को प्रशिक्षण और परीक्षण सेट में विभाजित करने से पहले उसमें फेरबदल करने का उद्देश्य क्या है?
डेटासेट को प्रशिक्षण और परीक्षण सेट में विभाजित करने से पहले फेरबदल करना मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण उद्देश्य प्रदान करता है, खासकर जब किसी के अपने K निकटतम पड़ोसियों एल्गोरिदम को लागू करना। यह प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि डेटा यादृच्छिक है, जो निष्पक्ष और विश्वसनीय मॉडल प्रदर्शन मूल्यांकन प्राप्त करने के लिए आवश्यक है। फेरबदल का प्राथमिक कारण
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K निकटतम पड़ोसियों एल्गोरिथ्म को लागू करने से पहले डेटासेट को साफ़ करना क्यों महत्वपूर्ण है?
K निकटतम पड़ोसियों (KNN) एल्गोरिदम को लागू करने से पहले डेटासेट को साफ़ करना कई कारणों से महत्वपूर्ण है। डेटासेट की गुणवत्ता और सटीकता सीधे KNN एल्गोरिथ्म के प्रदर्शन और विश्वसनीयता को प्रभावित करती है। इस उत्तर में, हम केएनएन एल्गोरिदम के संदर्भ में डेटासेट सफाई के महत्व का पता लगाएंगे, इसके निहितार्थ और लाभों पर प्रकाश डालेंगे।
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