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۔
سب سے پہلے، آئیے Python میں لغات کے بنیادی تصور کو سمجھیں۔ ایک لغت کلیدی قدر کے جوڑوں کا ایک غیر ترتیب شدہ مجموعہ ہے، جہاں ہر کلید منفرد ہوتی ہے۔ مشین لرننگ کے تناظر میں، لغات کو عام طور پر ڈیٹا سیٹس کی نمائندگی کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، جہاں کلیدیں خصوصیات یا صفات سے مطابقت رکھتی ہیں، اور قدریں متعلقہ ڈیٹا پوائنٹس کی نمائندگی کرتی ہیں۔
ٹرین اور ٹیسٹ سیٹ کے لیے لغات کو آباد کرنے کے لیے، ہمیں درج ذیل اقدامات کرنے کی ضرورت ہے:
1. ڈیٹا کی تیاری: ہمارے مشین لرننگ ٹاسک کے لیے ڈیٹا اکٹھا اور تیار کرکے شروع کریں۔ اس میں عام طور پر ڈیٹا کو صاف کرنا، گمشدہ اقدار کو سنبھالنا، اور ڈیٹا کو مناسب شکل میں تبدیل کرنا شامل ہے۔ اس بات کو یقینی بنائیں کہ ڈیٹا کو صحیح طریقے سے لیبل یا درجہ بندی کیا گیا ہے، کیونکہ یہ زیر نگرانی سیکھنے کے کاموں کے لیے ضروری ہے۔
2. ڈیٹا سیٹ کو تقسیم کرنا: اس کے بعد، ہمیں اپنے ڈیٹاسیٹ کو دو حصوں میں تقسیم کرنے کی ضرورت ہے: ٹرین سیٹ اور ٹیسٹ سیٹ۔ ٹرین سیٹ کو ہمارے KNN الگورتھم کی تربیت کے لیے استعمال کیا جائے گا، جبکہ ٹیسٹ سیٹ کو اس کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے استعمال کیا جائے گا۔ اس تقسیم سے ہمیں یہ اندازہ لگانے میں مدد ملتی ہے کہ ہمارا الگورتھم نادیدہ ڈیٹا کو کتنی اچھی طرح سے عام کرتا ہے۔
3. فیچر نکالنا: ڈیٹا سیٹ کے تقسیم ہونے کے بعد، ہمیں ڈیٹا سے متعلقہ فیچرز نکالنے اور انہیں اپنی لغت میں کلید کے طور پر تفویض کرنے کی ضرورت ہے۔ ہمارے ڈیٹا کی نوعیت کے لحاظ سے خصوصیات عددی یا دوٹوک ہو سکتی ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر ہم تصاویر کے ڈیٹاسیٹ کے ساتھ کام کر رہے ہیں، تو ہم کلر ہسٹوگرام یا ٹیکسچر ڈسکرپٹرز جیسی خصوصیات نکال سکتے ہیں۔
4. قدریں تفویض کرنا: خصوصیات کو نکالنے کے بعد، ہمیں اپنی لغات میں ہر کلید کو متعلقہ اقدار تفویض کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ اقدار ہمارے ڈیٹاسیٹ میں اصل ڈیٹا پوائنٹس یا مثالوں کی نمائندگی کرتی ہیں۔ ہر مثال کو اس کی متعلقہ خصوصیت کی اقدار کے ساتھ منسلک کیا جانا چاہئے۔
5. ٹرین سیٹ ڈکشنری: ٹرین سیٹ کی نمائندگی کرنے کے لیے ایک لغت بنائیں۔ اس لغت کی کلیدیں خصوصیات ہوں گی، اور اقدار ٹرین سیٹ میں ہر مثال کے لیے متعلقہ خصوصیت کی اقدار پر مشتمل فہرستیں یا صفیں ہوں گی۔ مثال کے طور پر، اگر ہمارے پاس ڈیٹا سیٹ ہے جس میں دو خصوصیات (عمر اور آمدنی) اور تین مثالیں ہیں، تو ٹرین سیٹ کی لغت اس طرح نظر آ سکتی ہے:
train_set = {'عمر': [25, 30, 35], 'آمدنی': [50000, 60000, 70000]}
6. ٹیسٹ سیٹ ڈکشنری: اسی طرح، ٹیسٹ سیٹ کی نمائندگی کرنے کے لیے ایک لغت بنائیں۔ اس لغت کی کلیدیں وہی خصوصیات ہوں گی جو ٹرین کے سیٹ میں ہوتی ہیں، اور اقدار ٹیسٹ سیٹ میں ہر مثال کے لیے متعلقہ خصوصیت کی اقدار پر مشتمل فہرستیں یا صفیں ہوں گی۔ مثال کے طور پر، اگر ہمارے پاس دو مثالوں کے ساتھ ایک ٹیسٹ سیٹ ہے، تو ٹیسٹ سیٹ لغت اس طرح نظر آ سکتی ہے:
test_set = {'عمر': [40، 45]، 'آمدنی': [80000، 90000]}
7. ڈکشنریوں کا استعمال: ایک بار جب ٹرین اور ٹیسٹ سیٹس کے لیے لغات تیار ہو جائیں، تو ہم انہیں اپنے KNN الگورتھم میں ان پٹ کے طور پر استعمال کر سکتے ہیں۔ الگورتھم ٹیسٹ سیٹ میں مثالوں کے لیے پیشین گوئیاں یا درجہ بندی کرنے کے لیے ٹرین سیٹ سے فیچر ویلیوز کا استعمال کرے گا۔
ان اقدامات پر عمل کر کے، ہم Python کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ میں اپنے KNN الگورتھم کو لاگو کرنے کے تناظر میں ٹرین اور ٹیسٹ سیٹ کے لیے لغات کو مؤثر طریقے سے تیار کر سکتے ہیں۔ یہ لغات ہمارے الگورتھم کی کارکردگی کو تربیت دینے اور جانچنے کی بنیاد کے طور پر کام کرتی ہیں۔
ٹرین اور ٹیسٹ سیٹ کے لیے لغات کو آباد کرنے کے لیے، ہمیں ڈیٹاسیٹ کو تیار کرنے اور تقسیم کرنے، متعلقہ خصوصیات کو نکالنے، لغات میں متعلقہ کلیدوں کو خصوصیت کی قدریں تفویض کرنے، اور ان لغات کو اپنے KNN الگورتھم میں استعمال کرنے کی ضرورت ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات خود ہی کے قریبی پڑوسیوں کے الگورتھم کا اطلاق کرنا:
- ہم اپنے K قریبی پڑوسی الگورتھم کی درستگی کا حساب کیسے لگاتے ہیں؟
- ٹرین اور ٹیسٹ سیٹ میں کلاس کی نمائندگی کرنے والے ہر فہرست میں آخری عنصر کی کیا اہمیت ہے؟
- ڈیٹاسیٹ کو ٹریننگ اور ٹیسٹ سیٹ میں تقسیم کرنے سے پہلے اسے شفل کرنے کا کیا مقصد ہے؟
- K قریبی پڑوسی الگورتھم کو لاگو کرنے سے پہلے ڈیٹا سیٹ کو صاف کرنا کیوں ضروری ہے؟