交通標識データセットを探る
knn() 関数が一時停止標識をどのように分類できたのかを理解するには、使用した学習用データセットを確認するとよいでしょう。
それぞれの既知の道路標識は 4x4 のグリッドに分割され、図のように16個の中心ピクセルそれぞれについて、赤・緑・青のレベルが記録されています。
その結果、各標識の sign_type と、16 x 3 = 48 個の色の特徴量が記録されたデータセットになります。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶSupervised Learning：分類
演習の手順
str()関数でsignsデータセットの構造を確認します。- ラベルが入っている列を
table()に渡して、各標識タイプの観測数を数えます。 - 提供された
aggregate()コマンドを実行し、平均の赤レベルが標識タイプによって変わるかを確認します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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)