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
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨੇੜਲੇ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੇਟ ਸਫਾਈ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਅਤੇ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਾਂਗੇ।