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  3. Rで学ぶSupervised Learning：分類
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演習

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。

Stop Sign Data Encoding

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。

指示

100 XP
  • 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。