Mashinali o'qitish

Natija: Yuqoridagi kodni bajarish orqali biz quyidagi matritsani olamiz:

Yuqoridagi rasmda biz 64+29= 93 ta toʻgʻri bashorat va 3+4= 7 ta notoʻgʻri bashorat borligini koʻrishimiz mumkin, Logistik regressiyada esa 11 ta notoʻgʻri bashorat bor edi. Shunday qilib , K-NN algoritmidan foydalangan holda modelning ishlashi yaxshilangan deb aytishimiz mumkin. Mashg'ulotlar to'plamining natijasini vizualizatsiya qilish : Endi biz K-NN modeli uchun o'quv to'plamining natijasini tasavvur qilamiz. Kod logistik regressiyada qilganimizdek qoladi, grafik nomidan tashqari. Quyida uning kodi:
Yuqoridagi kodni bajarib, biz quyidagi grafikni olamiz:

biz Logistik regressiyada paydo bo'lgan grafikdan farq qiladi . Buni quyidagi fikrlarda tushunish mumkin :
Ko'rib turganimizdek , grafik qizil nuqta va yashil nuqtalarni ko'rsatadi. Yashil nuqtalar Xarid qilingan ( 1) va Qizil ball Sotib olinmagan (0) o'zgaruvchisi uchundir. Grafik har qanday to'g'ri chiziq yoki egri chiziqni ko'rsatish o'rniga tartibsiz chegarani ko'rsatmoqda, chunki bu K-NN algoritmi, ya'ni eng yaqin qo'shnini topish. Grafik foydalanuvchilarni to'g'ri toifalarga ajratdi, chunki SUV sotib olmagan foydalanuvchilarning aksariyati qizil mintaqada va SUVni sotib olgan foydalanuvchilar yashil mintaqada. Grafik yaxshi natija ko'rsatmoqda, ammo shunga qaramay, qizil mintaqada yashil nuqta va yashil mintaqada qizil nuqta mavjud. Ammo bu katta muammo emas, chunki bu modelni amalga oshirish orqali ortiqcha o'rnatish muammolari oldini oladi.
Shunday qilib , bizning modelimiz yaxshi o'qitilgan.
Sinov to'plami natijasini vizualizatsiya qilish : Modelni o'rgatgandan so'ng, biz yangi ma'lumotlar to'plamini, ya'ni Test ma'lumotlar to'plamini qo'yish orqali natijani sinab ko'ramiz. Kod bir xil bo'lib qoladi, ba'zi bir kichik o'zgarishlar bundan mustasno: x_train va y_train kabi x_test va y_test bilan almashtiriladi . Quyida uning kodi:

Yuqoridagi grafik sinov ma'lumotlari to'plamining chiqishini ko'rsatadi. Grafikda ko'rib turganimizdek, prognoz qilingan chiqish yaxshi, chunki qizil nuqtalarning aksariyati qizil mintaqada va yashil nuqtalarning aksariyati yashil mintaqada. Biroq, qizil mintaqada bir nechta yashil nuqta va yashil mintaqada bir nechta qizil nuqta mavjud. Shunday qilib, biz chalkashlik matritsasida kuzatgan noto'g'ri kuzatishlar ( 7 Noto'g'ri chiqish).