1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Học có giám sát trong R: Phân loại
Connected

Bài tập

Xem cách các hàng xóm bỏ phiếu

Khi nhiều hàng xóm gần nhất cùng bỏ phiếu, đôi khi hữu ích nếu xem liệu họ có nhất trí hay ý kiến bị chia rẽ mạnh.

Ví dụ, biết thêm về mức tự tin của “cử tri” trong phân loại có thể cho phép một xe tự hành thận trọng hơn trong trường hợp có bất kỳ khả năng nào phía trước là biển dừng.

Trong bài tập này, bạn sẽ học cách lấy kết quả bỏ phiếu từ hàm knn().

Gói class đã được nạp sẵn trong không gian làm việc của bạn cùng với các tập dữ liệu signs, sign_types, và signs_test.

Hướng dẫn

100 XP
  • Xây dựng mô hình kNN với tham số prob = TRUE để tính tỷ lệ phiếu bầu. Đặt k = 7.
  • Dùng hàm attr() để lấy tỷ lệ phiếu bầu cho lớp được dự đoán. Các giá trị này được lưu trong thuộc tính "prob".
  • Dùng hàm head() để xem vài kết quả và tỷ lệ bỏ phiếu đầu tiên, từ đó quan sát mức độ tự tin thay đổi giữa các biển báo.