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
ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇੜਲੇ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ
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
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਸਬੰਧ ਹੈ?
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਇਸ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। KNN ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਸਿਧਾਂਤ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਕਿ ਸਮਾਨ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ
ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਕਲਾਸਾਂ ਦੀ ਵੰਡ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਕਲਾਸਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਦਾ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। KNN ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਟੀਚਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਇਨਪੁਟ ਲਈ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।
K ਦਾ ਮੁੱਲ K ਦੇ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ?
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇੜਲੇ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੇ k ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। k ਦਾ ਮੁੱਲ, ਜਿਸਨੂੰ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, a ਖੇਡਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਐਮਐਲਪੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਕੇ ਦੇ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂ neighborsੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਸੰਖੇਪ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
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
ਰੇਲਗੱਡੀ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕਲਾਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੀ ਹਰੇਕ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਆਖਰੀ ਤੱਤ ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ?
ਰੇਲਗੱਡੀ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕਲਾਸ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਹਰੇਕ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਆਖਰੀ ਤੱਤ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪਹਿਲੂ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇੜਲੀਆਂ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। KNN ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਸੂਚੀ ਦਾ ਆਖਰੀ ਤੱਤ ਸੰਬੰਧਿਤ ਦੇ ਕਲਾਸ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ
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
ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸ਼ਫਲ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵੇਲੇ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਬੇਤਰਤੀਬ ਹੈ, ਜੋ ਨਿਰਪੱਖ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ