موږ څنګه د خپل K نږدې ګاونډیو الګوریتم دقت محاسبه کوو؟
زموږ د خپل K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم دقت محاسبه کولو لپاره ، موږ اړتیا لرو چې وړاندوینه شوي لیبلونه د ازموینې ډیټا ریښتیني لیبلونو سره پرتله کړو. دقت د ماشین زده کړې کې د ارزونې یو عام کارول شوی میټریک دی، کوم چې د ټولو مثالونو څخه په سمه توګه درجه بندي شوي مثالونو تناسب اندازه کوي. لاندې ګامونه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د خپل نږدې نږدې ګاونډیو الګوریتم پلي کول, د ازموینې بیاکتنه
په هر لیست کې د وروستي عنصر اهمیت څه دی چې په ریل او ټیسټ سیټونو کې د ټولګي استازیتوب کوي؟
په هر لیست کې د وروستي عنصر اهمیت چې په ریل او ټیسټ سیټونو کې د ټولګي استازیتوب کوي د ماشین زده کړې کې یو اړین اړخ دی، په ځانګړې توګه د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم پروګرام کولو په برخه کې. په KNN کې، د هر لیست وروستی عنصر د ټولګي لیبل یا د ورته هدف متغیر استازیتوب کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د خپل نږدې نږدې ګاونډیو الګوریتم پلي کول, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه د ریل او ټیسټ سیټونو لپاره قاموسونه ډک کړو؟
د Python په کارولو سره د ماشین زده کړې کې د خپل K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم پلي کولو په شرایطو کې د ریل او ټیسټ سیټونو لپاره قاموسونو ډکولو لپاره ، موږ اړتیا لرو یو سیسټمیک چلند تعقیب کړو. پدې پروسه کې زموږ ډیټا په مناسب شکل کې بدلول شامل دي چې د KNN الګوریتم لخوا کارول کیدی شي. لومړی، راځئ چې پوه شو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د خپل نږدې نږدې ګاونډیو الګوریتم پلي کول, د ازموینې بیاکتنه
د ټریننګ او ټیسټ سیټونو ویشلو دمخه د ډیټاسیټ بدلولو هدف څه دی؟
د ډیټاسیټ بدلول مخکې له دې چې په ټریننګ او ټیسټ سیټونو کې وویشل شي د ماشین زده کړې په برخه کې یو مهم هدف ترسره کوي، په ځانګړې توګه کله چې د خپل K نږدې ګاونډیو الګوریتم پلي کول. دا پروسه ډاډ ورکوي چې ډاټا تصادفي ده، کوم چې د بې طرفه او د اعتبار وړ ماډل فعالیت ارزونې ترلاسه کولو لپاره اړین دی. د بدلولو اصلي لامل
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د خپل نږدې نږدې ګاونډیو الګوریتم پلي کول, د ازموینې بیاکتنه
ولې دا مهمه ده چې د K نږدې ګاونډیو الګوریتم پلي کولو دمخه ډیټاسیټ پاک کړئ؟
د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم پلي کولو دمخه د ډیټا سیټ پاکول د ډیری دلایلو لپاره خورا مهم دي. د ډیټاسیټ کیفیت او دقت مستقیم د KNN الګوریتم فعالیت او اعتبار اغیزه کوي. پدې ځواب کې ، موږ به د KNN الګوریتم په شرایطو کې د ډیټاسیټ پاکولو اهمیت وپلټو ، د دې اغیزې او ګټې به روښانه کړو.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د خپل نږدې نږدې ګاونډیو الګوریتم پلي کول, د ازموینې بیاکتنه