'k' için diğer değerleri denemek
Varsayılan olarak, class paketindeki knn() fonksiyonu yalnızca en yakın tek komşuyu kullanır.
k parametresini ayarlamak, algoritmanın ek yakın komşuları dikkate almasını sağlar. Bu, tahmin edilen sınıf için oy kullanacak komşuların kümesini genişletir.
Trafik işareti sınıflandırma doğruluğu üzerindeki etkiyi incelemek için k değerlerini 1, 7 ve 15 olarak karşılaştır.
class paketi ile birlikte signs, signs_test ve sign_types veri kümeleri çalışma alanında zaten yüklü. signs_actual nesnesi işaretlerin gerçek değerlerini tutar.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R'de Supervised Learning: Sınıflandırma
Egzersiz talimatları
- Verilen kodu kullanarak varsayılan
k = 1modelinin doğruluğunu hesapla, ardındanmean()kullanaraksigns_actualile modelin tahminlerini karşılaştırıp doğruluk değerini bul. knn()fonksiyon çağrısınık = 7olarak ayarlayarak değiştir ve doğruluk değerini tekrar bul.- Kodu bir kez daha
k = 15olacak şekilde güncelle ve bir doğruluk değeri daha hesapla.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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(___)