Hướng dẫn dễ dàng để thực hiện 88NN

Hiểu thuật toán 88NN

Thuật toán 88NN (88 hàng xóm gần nhất) là một biến thể của thuật toán hàng xóm k-gần nhất (K-NN) được sử dụng trong học máy để phân loại và hồi quy. Thuật toán này được ưa chuộng vì tính đơn giản và hiệu quả của nó trong các ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh, hệ thống đề xuất, v.v. Hướng dẫn này nhằm mục đích cung cấp những hiểu biết kỹ lưỡng về việc thực hiện thuật toán 88NN một cách hiệu quả.

Thuật toán 88NN là gì?

88nn sử dụng cách tiếp cận dựa trên khoảng cách để xác định các điểm gần nhất trong bộ dữ liệu dựa trên số liệu khoảng cách được xác định, thường là Euclide. Không giống như thuật toán K-NN truyền thống thường hoạt động với các giá trị nhỏ hơn là K, 88nn đặc biệt sử dụng 88 vì số lượng hàng xóm để xem xét, khiến nó trở thành một lựa chọn chuyên dụng cho một số bộ dữ liệu nhất định.

Nó hoạt động như thế nào?

Chuẩn bị dữ liệu: Trước khi thực hiện thuật toán, hãy làm sạch bộ dữ liệu để xử lý mọi điểm dữ liệu bị thiếu hoặc không liên quan. Bình thường hóa hoặc chuẩn hóa dữ liệu nếu cần thiết để đảm bảo rằng tất cả các tính năng đóng góp như nhau vào các tính toán khoảng cách.
Tính toán khoảng cách: Tính khoảng cách giữa điểm mục tiêu và mọi điểm khác trong tập dữ liệu. Các số liệu khoảng cách phổ biến nhất bao gồm:
- Khoảng cách Euclide: (D (p, q) = sqrt { sum_ {i = 1}^{n} (p_i – q_i)^2})
- Khoảng cách Manhattan: (D (p, q) = sum_ {i = 1}^{n} | p_i – q_i |)
- Khoảng cách Minkowski: Một số liệu khoảng cách tổng quát có thể được điều chỉnh bằng một tham số (p).
Tìm hàng xóm: Sau khi có được khoảng cách cho mỗi điểm, hãy sắp xếp khoảng cách và chọn 88 điểm gần nhất. Bước này rất quan trọng vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến đầu ra phân loại.
Cơ chế bỏ phiếu: Đối với các nhiệm vụ phân loại, hãy sử dụng một cơ chế bỏ phiếu trong số 88 người hàng xóm. Mỗi người hàng xóm sẽ bỏ một “phiếu bầu” cho lớp học của họ. Các lớp có số phiếu bầu được chọn là dự đoán cuối cùng.
Đầu ra kết quả: Sau khi quá trình bỏ phiếu hoàn tất, trình bày lớp hoặc giá trị dự đoán cho quan sát mục tiêu.

Các bước thực hiện

Bước 1: Thiết lập môi trường

Ngôn ngữ lập trình: Python rất được khuyến khích do hỗ trợ thư viện rộng rãi cho thao tác dữ liệu và học máy.
Thư viện để cài đặt:
- Numpy: Đối với các tính toán số.
- Pandas: Để xử lý bộ dữ liệu.
- Scikit-learn: Đối với các chức năng học máy.

pip install numpy pandas scikit-learn

Bước 2: Tải dữ liệu

Tải dữ liệu của bạn bằng gấu trúc. Đảm bảo dữ liệu ở định dạng sạch để dễ dàng xử lý trước.

import pandas as pd

# Load the dataset
data = pd.read_csv('path/to/dataset.csv')

Bước 3: Tiền xử lý dữ liệu

Xử lý các giá trị bị thiếu: Tùy chọn bao gồm loại bỏ các mục hoặc điền chúng bằng các kỹ thuật như trình bày trung bình/trung bình.

data.fillna(data.mean(), inplace=True)  # Mean imputation

Bình thường hóa: Áp dụng các kỹ thuật chuẩn hóa (ví dụ, tỷ lệ MIN-MAX, tỷ lệ điểm Z) để xử lý tất cả các tính năng một cách đồng đều.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

Bước 4: Thực hiện 88NN

Đầu tiên, bạn cần xác định hàm tính toán khoảng cách. Sau đó, thực hiện logic 88NN sau các bước được đề cập trước đó.

import numpy as np

def euclidean_distance(a, b):
    return np.sqrt(np.sum((a - b) ** 2))

def 88nn(data, target_point):
    distances = []

    # Calculate distances from the target point
    for index, point in enumerate(data):
        dist = euclidean_distance(target_point, point)
        distances.append((dist, index))

    # Sort by distance
    distances.sort(key=lambda x: x[0])

    # Select the 88 nearest neighbors
    neighbors = distances[:88]
    return neighbors

Bước 5: Phân loại

Giả sử bạn có một bộ dữ liệu được dán nhãn, sử dụng các chỉ số của những người hàng xóm gần nhất để truy xuất các lớp học của họ và thực hiện bỏ phiếu.

from collections import Counter

def classify(data, target_point, target_class):
    neighbors = 88nn(data, target_point)
    classes = [target_class[index] for _, index in neighbors]

    # Voting
    majority_vote = Counter(classes).most_common(1)[0][0]

    return majority_vote

Đánh giá hiệu suất

Để đánh giá hiệu suất của triển khai 88NN của bạn, hãy xem xét sử dụng các số liệu sau:

Sự chính xác: Đo tỷ lệ của các mẫu dự đoán chính xác với tổng số mẫu.
Ma trận nhầm lẫn: Đưa ra những hiểu biết sâu rộng về phân loại thực sự so với dự đoán.
Điểm F1: Hữu ích cho các bộ dữ liệu mất cân bằng, kết hợp độ chính xác và thu hồi.

Xác thực chéo

Xác thực chéo là rất quan trọng để xác định sự mạnh mẽ của mô hình của bạn.

from sklearn.model_selection import cross_val_score

scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)  # 5-fold cross-validation
print(scores.mean())

Kỹ thuật tối ưu hóa

Giảm kích thước: Áp dụng các kỹ thuật như PCA (phân tích thành phần chính) để giảm không gian tính năng và tính toán khoảng cách tăng tốc.
Tối ưu hóa thuật toán: Thực hiện cây KD hoặc cây bóng để tăng tốc tìm kiếm hàng xóm gần nhất trong các bộ dữ liệu lớn.
Xử lý song song: Sử dụng các thư viện như dask hoặc joblib để song song hóa tính toán khoảng cách, đặc biệt là với các bộ dữ liệu lớn hơn.

Sử dụng các trường hợp 88NN

Nhận dạng hình ảnh: Phân loại hình ảnh dựa trên sự tương đồng được tìm thấy trong cường độ pixel.
Hệ thống khuyến nghị: Đề xuất sản phẩm hoặc dịch vụ dựa trên sự tương đồng của người dùng.
Phân tích tài chính: Đánh giá rủi ro tín dụng bằng cách phân tích dữ liệu của ứng viên tương tự.

Kết luận và những cân nhắc trong tương lai

Mặc dù thuật toán 88NN trình bày tính đơn giản trong việc thực hiện, luôn luôn đánh giá sự đánh đổi trong hiệu suất mô hình, đặc biệt là liên quan đến lời nguyền về chiều khi kích thước dữ liệu tăng lên. Điều cần thiết để lặp lại mô hình của bạn bằng cách kiểm tra các tham số và kỹ thuật xác nhận khác nhau để đạt được kết quả tối ưu.

Liên tục xem xét tích hợp các tiến bộ mới hơn trong các kỹ thuật học máy, kết hợp các phương pháp hòa tấu hoặc phương pháp học sâu, để cải thiện độ chính xác trong dự đoán.