Изучение набора данных с дорожными знаками

Чтобы лучше понять, как функция knn() смогла распознать знак «Стоп», полезно изучить обучающую выборку, которую она использовала.

Каждый ранее наблюдавшийся дорожный знак был разбит на сетку 4×4, и для каждого из 16 центральных пикселей были записаны уровни красного, зелёного и синего цветов — как показано на иллюстрации ниже.

Stop Sign Data Encoding

В результате получается набор данных, в котором для каждого знака зафиксированы sign_type и 16 × 3 = 48 цветовых характеристик.

Это упражнение является частью курса

Обучение с учителем в R: классификация

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Используйте функцию str(), чтобы изучить набор данных signs.
Используйте table(), чтобы подсчитать количество наблюдений по каждому типу знака: передайте в функцию столбец с метками.
Запустите предоставленную команду aggregate(), чтобы проверить, различается ли средний уровень красного цвета в зависимости от типа знака.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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)

Редактировать и запускать код