ہم اپنے K قریبی پڑوسی الگورتھم کی درستگی کا حساب کیسے لگاتے ہیں؟
اپنے K قریبی پڑوسیوں (KNN) الگورتھم کی درستگی کا حساب لگانے کے لیے، ہمیں ٹیسٹ ڈیٹا کے اصل لیبلز کے ساتھ پیشین گوئی شدہ لیبلز کا موازنہ کرنے کی ضرورت ہے۔ درستگی مشین لرننگ میں عام طور پر استعمال شدہ تشخیصی میٹرک ہے، جو مثالوں کی کل تعداد میں سے صحیح درجہ بندی کی مثالوں کے تناسب کی پیمائش کرتی ہے۔ مندرجہ ذیل اقدامات
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ازگر کے ساتھ ای آئی ٹی سی/اے آئی/ایم ایل پی مشین لرننگ, پروگرامنگ مشین لرننگ, خود ہی کے قریبی پڑوسیوں کے الگورتھم کا اطلاق کرنا, امتحان کا جائزہ
ٹرین اور ٹیسٹ سیٹ میں کلاس کی نمائندگی کرنے والے ہر فہرست میں آخری عنصر کی کیا اہمیت ہے؟
ٹرین اور ٹیسٹ سیٹ میں کلاس کی نمائندگی کرنے والے ہر فہرست میں آخری عنصر کی اہمیت مشین لرننگ میں ایک ضروری پہلو ہے، خاص طور پر K قریبی پڑوسیوں (KNN) الگورتھم کی پروگرامنگ کے تناظر میں۔ KNN میں، ہر فہرست کا آخری عنصر متعلقہ کے کلاس لیبل یا ہدف متغیر کی نمائندگی کرتا ہے۔
ہم ٹرین اور ٹیسٹ سیٹ کے لیے لغات کیسے تیار کرتے ہیں؟
Python کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ میں اپنے K قریبی پڑوسیوں (KNN) الگورتھم کو لاگو کرنے کے تناظر میں ٹرین اور ٹیسٹ سیٹ کے لیے ڈکشنریوں کو آباد کرنے کے لیے، ہمیں ایک منظم طریقہ کار پر عمل کرنے کی ضرورت ہے۔ اس عمل میں ہمارے ڈیٹا کو ایک مناسب فارمیٹ میں تبدیل کرنا شامل ہے جسے KNN الگورتھم استعمال کر سکتا ہے۔ پہلے، آئیے سمجھیں۔
ڈیٹاسیٹ کو ٹریننگ اور ٹیسٹ سیٹ میں تقسیم کرنے سے پہلے اسے شفل کرنے کا کیا مقصد ہے؟
ڈیٹاسیٹ کو ٹریننگ اور ٹیسٹ سیٹس میں تقسیم کرنے سے پہلے شفل کرنا مشین لرننگ کے میدان میں ایک اہم مقصد کی تکمیل کرتا ہے، خاص طور پر جب اپنے K قریبی پڑوسیوں کے الگورتھم کو لاگو کریں۔ یہ عمل اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ڈیٹا بے ترتیب ہے، جو غیر جانبدارانہ اور قابل اعتماد ماڈل کی کارکردگی کی جانچ کے حصول کے لیے ضروری ہے۔ شفل کرنے کی بنیادی وجہ
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ازگر کے ساتھ ای آئی ٹی سی/اے آئی/ایم ایل پی مشین لرننگ, پروگرامنگ مشین لرننگ, خود ہی کے قریبی پڑوسیوں کے الگورتھم کا اطلاق کرنا, امتحان کا جائزہ
K قریبی پڑوسی الگورتھم کو لاگو کرنے سے پہلے ڈیٹا سیٹ کو صاف کرنا کیوں ضروری ہے؟
K قریبی پڑوسیوں (KNN) الگورتھم کو لاگو کرنے سے پہلے ڈیٹا سیٹ کو صاف کرنا کئی وجوہات کی بناء پر بہت ضروری ہے۔ ڈیٹا سیٹ کا معیار اور درستگی براہ راست KNN الگورتھم کی کارکردگی اور وشوسنییتا کو متاثر کرتی ہے۔ اس جواب میں، ہم KNN الگورتھم کے تناظر میں ڈیٹاسیٹ کی صفائی کی اہمیت کو دریافت کریں گے، اس کے مضمرات اور فوائد کو اجاگر کریں گے۔