पाइथन प्रयोग गरेर मेसिन लर्निङमा आफ्नै K निकटतम छिमेकीहरू (KNN) एल्गोरिदम लागू गर्ने सन्दर्भमा ट्रेन र परीक्षण सेटहरूको लागि शब्दकोशहरू भर्नको लागि, हामीले एक व्यवस्थित दृष्टिकोण पछ्याउन आवश्यक छ। यो प्रक्रियाले हाम्रो डाटालाई उपयुक्त ढाँचामा रूपान्तरण गर्ने समावेश गर्दछ जुन KNN एल्गोरिदमद्वारा प्रयोग गर्न सकिन्छ।
पहिले, पाइथनमा शब्दकोशको आधारभूत अवधारणा बुझौं। शब्दकोश भनेको कुञ्जी-मान जोडीहरूको अव्यवस्थित संग्रह हो, जहाँ प्रत्येक कुञ्जी अद्वितीय हुन्छ। मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, शब्दकोशहरू सामान्यतया डेटासेटहरू प्रतिनिधित्व गर्न प्रयोग गरिन्छ, जहाँ कुञ्जीहरू सुविधाहरू वा विशेषताहरूसँग मेल खान्छ, र मानहरूले सम्बन्धित डेटा बिन्दुहरूलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ।
ट्रेन र परीक्षण सेटहरूको लागि शब्दकोशहरू भर्न, हामीले निम्न चरणहरू पूरा गर्न आवश्यक छ:
1. डाटा तयारी: हाम्रो मेसिन लर्निङ कार्यको लागि डाटा सङ्कलन र तयारी गरेर सुरु गर्नुहोस्। यसले सामान्यतया डाटा सफा गर्ने, छुटेका मानहरू ह्यान्डल गर्ने, र डाटालाई उपयुक्त ढाँचामा रूपान्तरण गर्ने समावेश गर्दछ। सुनिश्चित गर्नुहोस् कि डाटा ठीकसँग लेबल वा वर्गीकृत गरिएको छ, किनकि यो पर्यवेक्षित सिकाउने कार्यहरूको लागि आवश्यक छ।
2. डाटासेट विभाजन: अर्को, हामीले हाम्रो डाटासेटलाई दुई भागमा विभाजन गर्न आवश्यक छ: ट्रेन सेट र परीक्षण सेट। ट्रेन सेट हाम्रो KNN एल्गोरिदम प्रशिक्षित गर्न प्रयोग गरिनेछ, जबकि परीक्षण सेट यसको प्रदर्शन मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गरिनेछ। यो विभाजनले हामीलाई हाम्रो एल्गोरिदमले नदेखेको डेटालाई कति राम्रोसँग सामान्यीकरण गर्छ भनेर मूल्याङ्कन गर्न मद्दत गर्छ।
3. सुविधा निकासी: एकपटक डेटासेट विभाजित भएपछि, हामीले डेटाबाट सान्दर्भिक सुविधाहरू निकाल्नु पर्छ र तिनीहरूलाई हाम्रो शब्दकोशमा कुञ्जीहरूको रूपमा नियुक्त गर्न आवश्यक छ। हाम्रा डेटाको प्रकृतिमा निर्भर गर्दै सुविधाहरू संख्यात्मक वा वर्गीकृत हुन सक्छन्। उदाहरणका लागि, यदि हामी छविहरूको डेटासेटसँग काम गर्दैछौं भने, हामी रङ हिस्टोग्राम वा बनावट वर्णनकर्ताहरू जस्ता सुविधाहरू निकाल्न सक्छौं।
4. मान तोक्ने: सुविधाहरू निकालेपछि, हामीले हाम्रो शब्दकोशमा प्रत्येक कुञ्जीलाई सम्बन्धित मानहरू तोक्नुपर्छ। यी मानहरूले हाम्रो डेटासेटमा वास्तविक डेटा बिन्दुहरू वा उदाहरणहरू प्रतिनिधित्व गर्दछ। प्रत्येक उदाहरण यसको सम्बन्धित विशेषता मानहरूसँग सम्बन्धित हुनुपर्छ।
5. ट्रेन सेट शब्दकोश: ट्रेन सेट प्रतिनिधित्व गर्न एक शब्दकोश सिर्जना गर्नुहोस्। यस शब्दकोशको कुञ्जीहरू सुविधाहरू हुनेछन्, र मानहरू सूची वा एरेहरू हुनेछन् जसमा ट्रेन सेटमा प्रत्येक उदाहरणका लागि सम्बन्धित विशेषता मानहरू समावेश छन्। उदाहरणका लागि, यदि हामीसँग दुई सुविधाहरू (उमेर र आय) र तीनवटा उदाहरणहरू भएको डेटासेट छ भने, ट्रेन सेट शब्दकोश यस्तो देखिन सक्छ:
ट्रेन_सेट = {'उमेर': [25, 30, 35], 'आय': [50000, 60000, 70000]}
6. परीक्षण सेट शब्दकोश: त्यसै गरी, परीक्षण सेट प्रतिनिधित्व गर्न शब्दकोश सिर्जना गर्नुहोस्। यस शब्दकोशको कुञ्जीहरू ट्रेन सेटमा जस्तै सुविधाहरू हुनेछन्, र मानहरू सूची वा एरेहरू हुनेछन् जसमा परीक्षण सेटमा प्रत्येक उदाहरणका लागि सम्बन्धित विशेषता मानहरू छन्। उदाहरणका लागि, यदि हामीसँग दुईवटा उदाहरणहरूको परीक्षण सेट छ भने, परीक्षण सेट शब्दकोश यस्तो देखिन सक्छ:
test_set = {'उमेर': [40, 45], 'आय': [80000, 90000]}
7. शब्दकोशहरू प्रयोग गर्दै: एक पटक ट्रेन र परीक्षण सेटहरूको लागि शब्दकोशहरू भरिएपछि, हामी तिनीहरूलाई हाम्रो आफ्नै KNN एल्गोरिदममा इनपुटको रूपमा प्रयोग गर्न सक्छौं। एल्गोरिथ्मले परीक्षण सेटमा भएका उदाहरणहरूको लागि भविष्यवाणी वा वर्गीकरण गर्न ट्रेन सेटबाट सुविधा मानहरू प्रयोग गर्नेछ।
यी चरणहरू पछ्याएर, हामी Python प्रयोग गरेर मेसिन लर्निङमा हाम्रो आफ्नै KNN एल्गोरिदम लागू गर्ने सन्दर्भमा ट्रेन र परीक्षण सेटहरूको लागि शब्दकोशहरू प्रभावकारी रूपमा भर्न सक्छौं। यी शब्दकोशहरूले हाम्रो एल्गोरिथ्मको कार्यसम्पादनलाई प्रशिक्षण र मूल्याङ्कन गर्ने आधारको रूपमा काम गर्छन्।
ट्रेन र परीक्षण सेटहरूको लागि शब्दकोशहरू भर्नको लागि, हामीले डेटासेट तयार गर्न र विभाजन गर्न आवश्यक छ, सान्दर्भिक सुविधाहरू निकाल्न, शब्दकोशहरूमा सम्बन्धित कुञ्जीहरूमा विशेषता मानहरू असाइन गर्न, र यी शब्दकोशहरूलाई हाम्रो आफ्नै KNN एल्गोरिदममा प्रयोग गर्न आवश्यक छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा आफ्नै K नजिकैको छिमेकी एल्गोरिथ्म लागू गर्दै:
- हामी हाम्रो आफ्नै K निकटतम छिमेकी एल्गोरिदमको शुद्धता कसरी गणना गर्छौं?
- ट्रेन र परीक्षण सेटहरूमा वर्ग प्रतिनिधित्व गर्ने प्रत्येक सूचीमा अन्तिम तत्वको महत्त्व के हो?
- डेटासेटलाई प्रशिक्षण र परीक्षण सेटहरूमा विभाजन गर्नु अघि यसलाई फेर्नुको उद्देश्य के हो?
- K निकटतम छिमेकी एल्गोरिदम लागू गर्नु अघि डेटासेट सफा गर्नु किन महत्त्वपूर्ण छ?