Проверка других значений 'k'
По умолчанию функция knn() из пакета class использует только одного ближайшего соседа.
Параметр k позволяет алгоритму учитывать нескольких соседей. Это расширяет круг «голосующих» за предсказанный класс.
Сравните значения k, равные 1, 7 и 15, чтобы оценить их влияние на точность классификации дорожных знаков.
Пакет class уже загружен в вашем рабочем пространстве вместе с наборами данных signs, signs_test и sign_types. Объект signs_actual содержит истинные метки знаков.
Это упражнение является частью курса
Обучение с учителем в R: классификация
Инструкции к упражнению
- Вычислите точность модели с параметром по умолчанию
k = 1, используя приведённый код, затем найдите точность с помощьюmean(), сравнивsigns_actualс предсказаниями модели. - Измените вызов функции
knn(), установивk = 7, и снова вычислите точность. - Ещё раз измените код, установив
k = 15, и вычислите точность ещё раз.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Compute the accuracy of the baseline model (default k = 1)
k_1 <- knn(train = ___, test = ___, cl = ___)
mean(___)
# Modify the above to set k = 7
k_7 <- ___
mean(___)
# Set k = 15 and compare to the above
k_15 <- ___
mean(___)