Explorarea setului de date cu indicatoare rutiere

Pentru a înțelege mai bine cum a reușit funcția knn() să clasifice indicatorul de oprire, poate fi util să examinezi setul de antrenament pe care l-a folosit.

Fiecare indicator rutier observat anterior a fost împărțit într-un grid de 4x4, iar nivelurile de roșu, verde și albastru pentru fiecare dintre cele 16 pixeli centrali sunt înregistrate, după cum este ilustrat aici.

Stop Sign Data Encoding

Rezultatul este un set de date care înregistrează sign_type, precum și 16 x 3 = 48 de proprietăți de culoare pentru fiecare indicator.

Acest exercițiu face parte din cursul

Supervised Learning în R: Clasificare

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește funcția str() pentru a examina setul de date signs.
Folosește table() pentru a număra observațiile corespunzătoare fiecărui tip de indicator, transmițând funcției coloana care conține etichetele.
Rulează comanda aggregate() furnizată pentru a verifica dacă nivelul mediu de roșu variază în funcție de tipul de indicator.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)

Editează și rulează codul