ट्रैफ़िक साइन डेटासेट की जाँच
यह समझने के लिए कि knn() फंक्शन ने स्टॉप साइन को कैसे सही वर्गीकृत किया, उसके उपयोग किए गए प्रशिक्षण डेटासेट की जाँच करना मददगार होगा.
हर पहले से देखे गए सड़क साइन को 4x4 ग्रिड में बाँटा गया था, और 16 केंद्र पिक्सेल में से हर एक के लिए लाल (red), हरा (green), और नीला (blue) स्तर रिकॉर्ड किया गया था, जैसा यहाँ दर्शाया गया है.
परिणामस्वरूप एक ऐसा डेटासेट बनता है जो sign_type के साथ-साथ हर साइन की 16 x 3 = 48 रंग विशेषताएँ रिकॉर्ड करता है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Supervised Learning: Classification
अभ्यास निर्देश
str()फंक्शन का उपयोग करकेsignsडेटासेट की जाँच कीजिए.- लेबल वाले कॉलम को पास करके
table()से हर साइन टाइप के ऑब्ज़र्वेशन की संख्या गिनिए. - दिए गए
aggregate()कमांड को चलाइए ताकि देखें कि औसत red स्तर साइन टाइप के अनुसार बदलता है या नहीं.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Examine the structure of the signs dataset
# Count the number of signs of each type
table(___)
# Check r10's average red level by sign type
aggregate(r10 ~ sign_type, data = signs, mean)