Klassifikatsiya Mashinaviy o'qitish uchun k-eng yaqin qo'shnilar (k-nn k-nearest Neighbor) algoritmi



Yüklə 0,63 Mb.
səhifə3/3
tarix08.06.2023
ölçüsü0,63 Mb.
#127065
1   2   3
KNN algoritmi

n_neighbours: Algoritmning kerakli qo'shnilarini aniqlash uchun. Odatda, bu 5 qiymatini oladi.

  • metric='minkowski': Bu standart parametr bo'lib, nuqtalar orasidagi masofani belgilaydi(quyida bu parametrdan foydalanilmgan).

    1. Klassifikatorni o'quv ma'lumotlariga moslashtiramiz. Quyida uning kodi:



    1. Sinov natijasini bashorat qilish: Test to‘plami natijasini bashorat qilish uchun y_predict vektorini yaratamiz. Quyida uning kodi:



    1. Confusion matritsasini yaratish:

    Endi biz K-NN modelimiz uchun klassifikatorning aniqligini ko'rish uchun confusion matritsasini yaratamiz. Quyida uning kodi:


    1. Bashorat natijasi olingandan so’ng, uni Accuracy, Precision Recall, F-1 Score yordamida baholaymiz.


    Yuqoridagi kodda accuracy bergan natijadan ko’rinib K-NN algoritmini asosida yaratilgan dasturimiz 75% aniqlikda ishlamoqda.
    Bu modelni ishlab chiqishda K-NN algoritmini uchun K ni qiymatini 5 ga teng deb oldik, lekin biz K ni eng yaxshi qiymatini aniqlash uchun quyidagi usullarni taqdim etamiz:

    1. For operatori yordamida: for operatori yordamida K ni qiymatlarini 1 dan 25 gacha oraliqda natijasini solishtirb chiqamiz


    Yuqoridagi kod ishlagandan so’ng biz K ning eng yaxshi qiymatini quyidagi jadval orqali topishimiz mumkin.

    Bu yerda baholash F-1 Score orqali aniqlanmoqda, ko’rinib turibdiki K=11 va 23 qiymatlarga teng bo’lganda aniqlik yuqori baholanmoqda.

    1. K ning eng yaxshi qiymatini topish uchun sklearn kutubxonasi tarkibida tayyor GridSearchCV funksiyasi mavjud, quyida uning kodi:


    Best_params_ funksiyasi orqali K ning eng yaxshi qiymatini aniqlaymiz.


    Natijadan ko’rinib turibdiki funksiya K ning eng yaxshi qiymati 23 ekanligini ko’rsatmoqda.
    Best_score_ funksiyasi orqali esa K ning eng yaxshi qiymatida aniqlikni aniqlaymiz.

    Natijadan ko’rinib turibdiki funksiya K=23 bo’lganda aniqlik 77% ni tashkil etar ekan. Biz bu natijani xatolik grafigi orqali tasvirlab ham ko’rishimiz mumkin.


    Yuqoridagi grafikda modelning xatolik darajasi ko’rsatib o’tilgan, K ning qiymati 23 ga teng bo’lganda eng kam xatolikga erishilmoqda.
    Yüklə 0,63 Mb.

    Dostları ilə paylaş:
  • 1   2   3




    Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©azkurs.org 2024
    rəhbərliyinə müraciət

    gir | qeydiyyatdan keç
        Ana səhifə


    yükləyin