1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Supervised Learning v R: Klasifikace
Connected

cvičení

Klasifikace sady dopravních značek

Autonomní vozidlo úspěšně samo zastavilo, takže tým má dostatek důvěry pokračovat v testovací trase.

Tato trasa zahrnuje dalších 59 dopravních značek rozdělených do tří typů:

Stop Sign Speed Limit Sign Pedestrian Sign

Po skončení zkušební jízdy máš za úkol vyhodnotit celkovou úspěšnost vozidla při rozpoznávání značek.

Balíček class i dataset signs jsou v pracovním prostředí již načtené. Stejně tak datový rámec test_signs, který obsahuje sadu pozorování, na nichž model otestuješ.

Pokyny

100 XP
  • Klasifikuj data test_signs pomocí funkce knn().
    • Nastav argument train na pozorování z datasetu signs bez štítků.
    • Pro argument test použij test_signs, opět bez štítků.
    • Pro argument cl použij připravený vektor štítků.
  • Pomocí table() prozkoumej, jak si klasifikátor vede při rozpoznávání tří typů značek (matice záměn).
    • Vytvoř vektor signs_actual tak, že ze test_signs extrahuješ štítky.
    • Předej funkci table() vektor předpovědí a vektor skutečných značek, aby je zkříženě zatřídila.
  • Vypočítej celkovou přesnost modelu kNN pomocí funkce mean().