BaşlayınÜcretsiz başlayın

Geri bildirim kümeleme için K-means

Elinde geri bildirim yanıtlarından oluşan bir veri kümesi var ve her yanıt için bir GPT modeliyle güven puanları hesapladın. Sıradışı veya aykırı geri bildirimleri belirlemek için, düşük güven puanlı yanıtlara k-means kümeleme uyguluyorsun.

KMeans algoritması, reviews ve confidences değişkenleri ile np kütüphanesi önceden yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF)

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • K-means algoritmasını başlat. Kodun tekrarlanabilir olması için random_state değerini 42 olarak ayarla.
  • Aykırı değerleri belirlemek için, küme merkezlerinden uzaklıkları data ile ilgili küme merkezleri arasındaki fark üzerinden hesapla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

def detect_anomalies(data, n_clusters=3):
    # Initialize k-means
    ____
    clusters = kmeans.fit_predict(data)
    centers = kmeans.cluster_centers_

    # Calculate distances from cluster centers
    ____
    return distances
  
anomalies = detect_anomalies(confidences)
print(anomalies)
Kodu Düzenle ve Çalıştır