Em çawa rastbûna algorîtmaya K cîranên xwe yên nêzîk hesab dikin?
Ji bo ku rastbûna algorîtmaya xweya K cîranên nêzîk (KNN) bihesibînin, pêdivî ye ku em etîketên pêşbînîkirî bi etîketên rastîn ên daneyên ceribandinê bidin ber hev. Rastî di fêrbûna makîneyê de metrîka nirxandinê ya bi gelemperî tê bikar anîn, ku rêjeya mînakên bi rêkûpêk dabeşkirî ji hejmara giştî ya mînakan dipîve. Gavên jêrîn
Girîngiya hêmana paşîn a di her navnîşê de ku pola di trên û komên ceribandinê de temsîl dike çi ye?
Girîngiya hêmana paşîn a di her navnîşê de ku polê di trên û komên ceribandinê de temsîl dike, di fêrbûna makîneyê de, bi taybetî di çarçoveya bernamekirina algorîtmayek K cîranên nêzîk (KNN) de, hêmanek bingehîn e. Di KNN de, hêmana paşîn a her navnîşê nîşana polê an guhêrbara armancê ya têkildar temsîl dike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Serlêdana xweya algorîtmaya cîranên herî nêz K, Nirxandina îmtîhanê
Em çawa ferhengên ji bo trên û komên ceribandinê dagirtin?
Ji bo berhevkirina ferhengên ji bo trênê û komên ceribandinê di çarçoweya sepandina algorîtmaya K cîranên xwe yên nêzîk (KNN) de di fêrbûna makîneyê de bi karanîna Python, pêdivî ye ku em rêgezek birêkûpêk bişopînin. Ev pêvajo bi veguheztina daneyên me di nav formatek maqûl de ku dikare ji hêla algorîtmaya KNN ve were bikar anîn vedihewîne. Pêşîn, em ê fêm bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Serlêdana xweya algorîtmaya cîranên herî nêz K, Nirxandina îmtîhanê
Armanc ji tevlihevkirina databasê berî ku ew li komên perwerdehî û ceribandinê veqetîne çi ye?
Tevlihevkirina databasê berî ku wê li komên perwerdehiyê û ceribandinê veqetîne, di warê fêrbûna makîneyê de, bi taybetî dema ku algorîtmaya cîranên xwe K-ya nêzîkê xwe bicîh tîne, ji armancek girîng re xizmet dike. Ev pêvajo piştrast dike ku dane rasthatî ye, ku ji bo bidestxistina nirxandina performansa modela bêalî û pêbawer pêdivî ye. Sedema bingehîn a tevlihevkirinê
Çima girîng e ku berî sepandina algorîtmaya K cîranên herî nêzîk paqijkirina databasê were paqij kirin?
Paqijkirina danûstendinê berî ku algorîtmaya K cîranên nêzîk (KNN) bicîh bîne ji ber çend sedeman girîng e. Kalîte û rastbûna danûstendinê rasterast bandor li performans û pêbaweriya algorîtmaya KNN dike. Di vê bersivê de, em ê girîngiya paqijkirina databasê di çarçoweya algorîtmaya KNN de bikolin, bandor û feydeyên wê ronî bikin.