Melihat bagaimana para tetangga memilih
Ketika beberapa tetangga terdekat memberikan suara, terkadang berguna untuk memeriksa apakah para pemilih bulat atau pendapatnya terpencar.
Sebagai contoh, mengetahui lebih banyak tentang tingkat keyakinan para pemilih dalam klasifikasi dapat memungkinkan kendaraan otonom untuk berhati-hati jika ada sedikit saja kemungkinan terdapat rambu berhenti di depan.
Dalam latihan ini, Anda akan mempelajari cara memperoleh hasil pemungutan suara dari fungsi knn().
Paket class telah dimuat di ruang kerja Anda bersama dengan himpunan data signs, sign_types, dan signs_test.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Supervised Learning di R: Klasifikasi
Petunjuk latihan
- Bangun model kNN dengan parameter
prob = TRUEuntuk menghitung proporsi suara. Tetapkank = 7. - Gunakan fungsi
attr()untuk memperoleh proporsi suara bagi kelas yang diprediksi. Nilai ini disimpan dalam atribut"prob". - Periksa beberapa hasil dan persentase suara pertama menggunakan fungsi
head()untuk melihat bagaimana tingkat keyakinan bervariasi dari satu rambu ke rambu lainnya.
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# 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(___)