Перевірка інших значень «k»
Типово функція knn() з пакета class використовує лише одного найближчого сусіда.
Встановлення параметра k дозволяє алгоритму враховувати додаткових близьких сусідів. Це розширює множину сусідів, які голосуватимуть за передбачений клас.
Порівняйте значення k рівні 1, 7 і 15, щоб оцінити вплив на точність класифікації дорожніх знаків.
Пакет class уже завантажено у ваш робочий простір разом із наборами даних signs, signs_test та sign_types. Об'єкт signs_actual містить істинні значення знаків.
Ця вправа є частиною курсу
Наглядове навчання в R: Класифікація
Інструкції до вправи
- Обчисліть точність типової моделі з
k = 1, використавши наданий код, а потім знайдіть точність моделі за допомогоюmean(), порівнявшиsigns_actualі передбачення моделі. - Змініть виклик функції
knn(), установившиk = 7, і знову знайдіть значення точності. - Відредагуйте код ще раз, установивши
k = 15, і ще раз обчисліть значення точності.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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(___)