|
O’zbekiston respublikasi oliy va o’rta maxsus ta’lim vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti
|
| bet | 3/4 | | Sana | 08.07.2024 | | Hajmi | 102,97 Kb. | | #266983 |
Bog'liq Muzataqil ish-1KNNni hisoblash: k.ni aniqlash
k-NN algoritmidagi k qiymati ma'lum bir so'rov nuqtasining tasnifini aniqlash uchun qancha qo'shni tekshirilishini belgilaydi. Misol uchun, agar k=1 bo'lsa, misol eng yaqin qo'shnisi bilan bir xil sinfga tayinlanadi. K ni aniqlash muvozanatlash harakati bo'lishi mumkin, chunki turli qiymatlar haddan tashqari moslashish yoki to'liq moslashishga olib kelishi mumkin. K ning past qiymatlari yuqori dispersiyaga ega bo'lishi mumkin, ammo past tarafkashlik va k ning kattaroq qiymatlari yuqori tarafkashlikka va past dispersiyaga olib kelishi mumkin. K ni tanlash ko'p jihatdan kirish ma'lumotlariga bog'liq bo'ladi, chunki ko'proq chegaralangan yoki shovqinli ma'lumotlar k ning yuqori qiymatlari bilan yaxshiroq ishlaydi. Umuman olganda, tasniflashda bog'lanishning oldini olish uchun k uchun toq raqamga ega bo'lish tavsiya etiladi va o'zaro tekshirish taktikasi ma'lumotlar to'plami uchun optimal k ni tanlashga yordam beradi.
k-eng yaqin qo'shnilar va python
Chuqurroq o'rganish uchun siz Python va scikit-learn (sklearn nomi bilan ham tanilgan) yordamida k-NN algoritmi haqida ko'proq ma'lumot olishingiz mumkin. Watson Studio-dagi o'quv qo'llanmamiz sizga ushbu kutubxonadan asosiy sintaksisni o'rganishga yordam beradi, unda NumPy, pandas va Matplotlib kabi boshqa mashhur kutubxonalar ham mavjud. Quyidagi kod KNN modelini yaratish va bashorat qilishning namunasidir:
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
model_name = 'K-Eng yaqin qo'shni tasniflagichi'
knnClassifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5, metrika = 'minkowski', p=2)
knn_model = Quvur liniyasi (qadamlar=[('processor) yoki oldingi protsesslar ("F"), tasniflagich' , knnClassifier)])
knn_model.fit(X_poezd, y_poezd)
y_pred = knn_model.predict(X_test)
K-NN ning mashinalarni o'rganishda qo'llanilishi
k-NN algoritmi turli xil ilovalarda, asosan tasniflashda qo'llanilgan. Ushbu foydalanish holatlariga quyidagilar kiradi:
- Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash : Ma'lumotlar to'plamlarida ko'pincha etishmayotgan qiymatlar mavjud, ammo KNN algoritmi etishmayotgan ma'lumotlarni hisoblash deb nomlanuvchi jarayonda ushbu qiymatlarni taxmin qilishi mumkin.
- Tavsiya motorlari : Veb-saytlardagi klik oqimi ma'lumotlaridan foydalangan holda, KNN algoritmi foydalanuvchilarga qo'shimcha kontent bo'yicha avtomatik tavsiyalar berish uchun ishlatilgan. Ushbu tadqiqot (havola ibm.com saytidan tashqarida joylashgan) foydalanuvchi ma'lum bir guruhga tayinlanganligini va shu guruhning foydalanuvchi xatti-harakati asosida ularga tavsiyalar berilishini ko'rsatadi. Biroq, KNN bilan masshtablash muammolarini hisobga olgan holda, bu yondashuv kattaroq ma'lumotlar to'plamlari uchun maqbul bo'lmasligi mumkin.
- Moliya : Bundan tashqari, u turli moliyaviy va iqtisodiy foydalanish holatlarida ham qo'llanilgan. Misol uchun, bitta qog'oz (havola ibm.com tashqarisida joylashgan) kredit ma'lumotlarida KNN dan foydalanish banklarga tashkilot yoki jismoniy shaxsga berilgan kredit xavfini baholashda qanday yordam berishi mumkinligini ko'rsatadi. Bu qarz oluvchining kreditga layoqatliligini aniqlash uchun ishlatiladi. Boshqa bir jurnal (havola ibm.com saytidan tashqarida joylashgan) uning fond bozorini prognozlash, valyuta kurslari, savdo fyucherslari va pul yuvish tahlillarida ishlatilishini ta'kidlaydi .
- Sog'liqni saqlash : KNN yurak xuruji va prostata saratoni xavfi haqida bashorat qilib, sog'liqni saqlash sanoatida ham qo'llanildi. Algoritm eng ehtimoliy gen ifodalarini hisoblash orqali ishlaydi.
- Pattern Recognition : KNN shuningdek, matn va raqamlar tasnifi kabi naqshlarni aniqlashda yordam berdi (havola ibm.com saytidan tashqarida joylashgan). Bu, ayniqsa, shakllar yoki pochta konvertlarida topishingiz mumkin bo'lgan qo'lda yozilgan raqamlarni aniqlashda foydali bo'ldi.
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
O’zbekiston respublikasi oliy va o’rta maxsus ta’lim vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti
|
