Публикации по теме 'knn'


Глиома головного мозга или классификация инфекции головного мозга с использованием AdaBoost и K-Nearest Neighbor
Пролог Эта страница представляет собой резюме моего последнего студенческого проекта. Я приношу извинения за то, что не могу включить исходный код на эту страницу, потому что он больше не доступен в библиотеке Индонезийского университета или в библиотеке факультета математики и естественных наук. Чтобы выяснить, есть ли у пациента глиома головного мозга или инфекция головного мозга, необходимо обследование в рентгенологическом отделении. Методы обследования могут использовать..
Прогноз диабета на ранней стадии
Мотивация: По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), диабет является одним из самых быстрорастущих заболеваний, которым страдают около 420 миллионов человек во всем мире. Из-за длительной бессимптомной фазы диабет может оставаться клинически невыявленным до 7 лет. В рамках нашего проекта мы надеемся внести свой вклад в прогнозирование диабета на ранней стадии с использованием методов классификации данных. Такое раннее обнаружение и диагностика могут оказать огромное..
Машинное обучение: алгоритм kNN
Алгоритм k-ближайших соседей (k-NN) прост и удобен в реализации. Это метод обучения с учителем, который может решить задачи как классификации, так и регрессии. Итак, первый возникающий вопрос - Что такое обучение с учителем? Контролируемое обучение говорит: «Научи меня» . Это означает, что обучение проходит через помеченный набор данных. Представьте себе модель ребенком в семье. Ребенка учат разнице между кошкой, собакой и т. Д., После чего ребенок может различать..
Компромисс смещения и дисперсии для моделирования
Интуитивное понимание переобучения и недообучения с помощью моделей статистического обучения на примере. Мысленный эксперимент Предположим, мы пытаемся предсказать некоторые явления Y . Пусть X будет всеми другими переменными во вселенной, кроме Y , которые можно использовать для объяснения Y . Тогда существует некоторая функция g ( X ), которая наилучшим образом предсказывает Y . Наконец, давайте предположим, что Y , будучи случайным событием, невозможно точно предсказать...
Концепция машинного обучения 18: Алгоритм K-NN.
K-ближайшие соседи (K-NN) — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Основная идея K-NN состоит в том, чтобы классифицировать или прогнозировать значение новой точки данных, сравнивая ее с k ближайшими соседями в обучающем наборе данных. В классификации K-NN выходная переменная является категориальной. Алгоритм работает, находя k ближайших соседей к новой точке данных в обучающем наборе данных, а..
КНН
K Алгоритм ближайших соседей - классифицирует точку данных по тому, как классифицируется ее сосед . также известный как KNN или k-NN KNN — это алгоритм обучения с учителем, используемый для классификации Дайте значение K от 1 до 10 и получите error_rate & Model score- Code 👇 из sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier score = [] error = [] for k in range(1,11): knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) knn.fit(x_train,y_train) pred = knn.predict(x_test)..
Показатели оценки эффективности
После решения задач машинного обучения нам нужно измерить производительность модели, и для этого есть 6 показателей: Матрица путаницы Точность Отзывать Точность F1 - Счет Граничный график решения Матрица путаницы Это таблица, которая используется для описания производительности модели классификации на наборе тестовых данных, для которых известны истинные значения. Благодаря этому можно визуализировать работу алгоритма. Это позволяет легко выявить путаницу между классами,..