Thử các giá trị 'k' khác
Mặc định, hàm knn() trong gói class chỉ dùng đúng 1 láng giềng gần nhất.
Thiết lập tham số k cho phép thuật toán xét thêm các láng giềng lân cận. Điều này mở rộng tập láng giềng sẽ tham gia “bỏ phiếu” cho lớp dự đoán.
So sánh các giá trị k là 1, 7 và 15 để xem ảnh hưởng đến độ chính xác phân loại biển báo giao thông.
Gói class đã được nạp sẵn trong không gian làm việc của bạn cùng với các bộ dữ liệu signs, signs_test và sign_types. Đối tượng signs_actual lưu trữ giá trị thật của các biển báo.
Bài tập này là một phần của khóa học
Học có giám sát trong R: Phân loại
Hướng dẫn bài tập
- Tính độ chính xác của mô hình mặc định
k = 1bằng đoạn mã đã cho, sau đó dùngmean()để so sánhsigns_actualvới dự đoán của mô hình nhằm tìm độ chính xác. - Sửa lời gọi hàm
knn()bằng cách đặtk = 7và lại tính độ chính xác. - Chỉnh mã một lần nữa với
k = 15, rồi tính thêm một lần giá trị độ chính xác.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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(___)