ਕੀ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿਖਲਾਈ ਯੋਗ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਯੋਗ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। KNN ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦੋਵਾਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ-ਅਧਾਰਤ ਸਿਖਲਾਈ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਵੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੇ.ਐਨ.ਐਨ
ਟੈਸਟ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਟੈਸਟ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰਾਂ 'ਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਦੀ ਕਲਾਸ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਵਰਗਾਂ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਕੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?
ਸਾਡੇ ਆਪਣੇ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਸਲ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਨੂੰ ਮਾਪਦੀ ਹੈ। ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮ
ਅਸੀਂ ਟ੍ਰੇਨ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?
ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰੇਨ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਆਓ ਸਮਝੀਏ
ਦੂਰੀਆਂ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣ ਅਤੇ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਚੋਟੀ ਦੇ K ਦੂਰੀਆਂ ਨੂੰ ਚੁਣਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
ਦੂਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਚੋਟੀ ਦੇ K ਦੂਰੀਆਂ ਨੂੰ ਚੁਣਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਬਿੰਦੂ ਦੇ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। KNN ਵਿੱਚ
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇੜਲੀਆਂ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ, ਭਾਵ ਇਹ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਡੇਟਾ ਵੰਡ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਧਾਰਨਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ। KNN ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਲਈ ਵੀ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ?
Python ਦੇ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇੜਲੇ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਉਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਹਰੇਕ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ KNN ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇੜਲੀਆਂ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਜਾਂ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਲੱਭ ਕੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ
ਦੋ ਕਲਾਸਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਦੋ ਕਲਾਸਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਿਵੇਂ ਕਿ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ। ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ
ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾਵਾਂ ਦੀ ਖਾਸ ਰੇਂਜ ਕੀ ਹੈ?
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇੜਲੇ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੇ-ਨੇੜਲੇ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ