पड़ोसियों ने कैसे वोट किया, देखें
जब कई निकटतम पड़ोसी वोट देते हैं, तो यह देखना उपयोगी हो सकता है कि क्या सभी की राय एक जैसी थी या वे बँटे हुए थे।
उदाहरण के लिए, अगर आपको क्लासिफिकेशन में वोटर्स के भरोसे के बारे में अधिक जानकारी हो, तो एक स्वचालित वाहन सतर्क रह सकता है, खासकर जब आगे स्टॉप साइन होने की थोड़ी सी भी संभावना हो।
इस अभ्यास में, आप knn() फंक्शन से वोटिंग परिणाम कैसे प्राप्त करें, यह सीखेंगे।
class पैकेज पहले से आपके वर्कस्पेस में लोड है और साथ ही signs, sign_types, और signs_test डेटासेट भी उपलब्ध हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Supervised Learning: Classification
अभ्यास निर्देश
- वोट प्रोपोर्शंस निकालने के लिए
prob = TRUEपैरामीटर के साथ kNN मॉडल बनाइए।k = 7सेट करें। - प्रेडिक्टेड क्लास के लिए वोट प्रोपोर्शंस पाने हेतु
attr()फंक्शन का उपयोग करें। ये"prob"एट्रिब्यूट में स्टोर होते हैं। head()फंक्शन की मदद से शुरुआती कुछ वोट नतीजे और प्रतिशत देखिए ताकि आप समझ सकें कि अलग-अलग संकेतों पर कॉन्फिडेंस कैसे बदलता है.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Use the prob parameter to get the proportion of votes for the winning class
sign_pred <- ___
# Get the "prob" attribute from the predicted classes
sign_prob <- attr(___, "___")
# Examine the first several predictions
head(___)
# Examine the proportion of votes for the winning class
head(___)