近傍がどう投票したかを見てみる
複数の最近傍が投票で決める場合、投票が全会一致だったのか、意見が割れていたのかを確認すると役立つことがあります。
たとえば、分類に対する投票者の自信度がわかれば、前方に一時停止標識がある可能性が「少しでも」あるときに、自動運転車が慎重に行動する判断材料になります。
この演習では、knn() 関数から投票結果を取り出す方法を学びます。
class パッケージはすでに読み込まれており、signs、sign_types、signs_test の各データセットがワークスペースに用意されています。
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
- 投票比率を計算するために、
prob = TRUEパラメーターを指定して kNN モデルを作成します。k = 7としてください。 - 予測クラスに対する投票比率を取得するには、
attr()関数を使います。これは属性"prob"に保存されています。 head()関数を使って、最初のいくつかの投票結果とパーセンテージを確認し、標識ごとの信頼度の違いを見てみましょう。
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。
# 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(___)