Tester d'autres valeurs de « k »
Par défaut, la fonction knn() du paquet class utilise uniquement le plus proche voisin.
En définissant un paramètre k, l'algorithme peut tenir compte d'autres voisins à proximité. On élargit ainsi l'ensemble des voisins qui voteront pour la classe prédite.
Comparez des valeurs de k de 1, 7 et 15 pour examiner l'impact sur la justesse de la classification des panneaux routiers.
Le paquet class est déjà chargé dans votre espace de travail, ainsi que les jeux de données signs, signs_test et sign_types. L'objet signs_actual contient les vraies valeurs des panneaux.
Cette activité fait partie du cours
Apprentissage supervisé en R : Classification
Instructions de l’exercice
- Calculez la justesse du modèle par défaut
k = 1à l'aide du code fourni, puis trouvez la justesse du modèle en utilisantmean()pour comparersigns_actualet les prédictions du modèle. - Modifiez l'appel à
knn()en définissantk = 7, puis calculez de nouveau la justesse. - Révisez le code une fois de plus en définissant
k = 15, puis calculez encore une fois la justesse.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Compute the accuracy of the baseline model (default k = 1)
k_1 <- knn(train = ___, test = ___, cl = ___)
mean(___)
# Modify the above to set k = 7
k_7 <- ___
mean(___)
# Set k = 15 and compare to the above
k_15 <- ___
mean(___)