अन्य 'k' वैल्यूज़ का परीक्षण
डिफ़ॉल्ट रूप से, class पैकेज का knn() फंक्शन केवल सबसे नज़दीकी एक पड़ोसी का ही उपयोग करता है.
k पैरामीटर सेट करने पर एल्गोरिदम अतिरिक्त पास के पड़ोसियों पर भी विचार करता है। इससे उन पड़ोसियों का समूह बड़ा हो जाता है जो प्रेडिक्टेड क्लास पर वोट करेंगे.
ट्रैफ़िक साइन क्लासिफिकेशन एक्यूरेसी पर प्रभाव देखने के लिए k वैल्यू 1, 7, और 15 की तुलना करें.
class पैकेज पहले से ही आपके वर्कस्पेस में लोड है, साथ में डेटासेट signs, signs_test, और sign_types भी। ऑब्जेक्ट signs_actual में साइन के सही वैल्यू मौजूद हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Supervised Learning: Classification
अभ्यास निर्देश
- दिए गए कोड से डिफ़ॉल्ट
k = 1मॉडल की एक्यूरेसी निकालिए, फिरmean()का उपयोग करकेsigns_actualऔर मॉडल की प्रेडिक्शंस की तुलना कर एक्यूरेसी ज्ञात कीजिए. knn()फंक्शन कॉल मेंk = 7सेट करिए और दोबारा एक्यूरेसी वैल्यू निकालिए.- कोड को एक बार और संशोधित कर
k = 15सेट करिए, और एक बार फिर एक्यूरेसी वैल्यू ज्ञात करिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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(___)