পাইথন ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং-এ নিজের K নিকটতম প্রতিবেশী (KNN) অ্যালগরিদম প্রয়োগের প্রেক্ষাপটে ট্রেনের অভিধান এবং পরীক্ষার সেটগুলি তৈরি করতে, আমাদের একটি পদ্ধতিগত পদ্ধতি অনুসরণ করতে হবে। এই প্রক্রিয়াটির সাথে আমাদের ডেটাকে একটি উপযুক্ত বিন্যাসে রূপান্তর করা জড়িত যা KNN অ্যালগরিদম দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে।
প্রথমে পাইথনের অভিধানের মৌলিক ধারণাটি বোঝা যাক। একটি অভিধান হল কী-মান জোড়ার একটি অ-বিন্যস্ত সংগ্রহ, যেখানে প্রতিটি কী অনন্য। মেশিন লার্নিং এর প্রেক্ষাপটে, অভিধানগুলি সাধারণত ডেটাসেটগুলিকে উপস্থাপন করতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে কীগুলি বৈশিষ্ট্য বা বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে মিলে যায় এবং মানগুলি সংশ্লিষ্ট ডেটা পয়েন্টগুলিকে উপস্থাপন করে৷
ট্রেন এবং পরীক্ষার সেটের অভিধানগুলি তৈরি করতে, আমাদের নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পাদন করতে হবে:
1. ডেটা প্রিপারেশন: আমাদের মেশিন লার্নিং টাস্কের জন্য ডেটা সংগ্রহ এবং প্রস্তুত করার মাধ্যমে শুরু করুন। এর মধ্যে সাধারণত ডেটা পরিষ্কার করা, অনুপস্থিত মানগুলি পরিচালনা করা এবং ডেটাকে একটি উপযুক্ত বিন্যাসে রূপান্তর করা জড়িত। নিশ্চিত করুন যে ডেটা সঠিকভাবে লেবেল বা শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছে, কারণ এটি তত্ত্বাবধান করা শেখার কাজগুলির জন্য অপরিহার্য।
2. ডেটাসেট বিভক্ত করা: এরপর, আমাদের ডেটাসেটকে দুটি ভাগে ভাগ করতে হবে: ট্রেন সেট এবং টেস্ট সেট। ট্রেন সেটটি আমাদের কেএনএন অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করা হবে, যখন পরীক্ষার সেটটি এর কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে ব্যবহার করা হবে। এই বিভাজন আমাদেরকে মূল্যায়ন করতে সাহায্য করে যে আমাদের অ্যালগরিদম অদেখা ডেটাকে কতটা সাধারণীকরণ করে।
3. বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন: একবার ডেটাসেট বিভক্ত হয়ে গেলে, আমাদের ডেটা থেকে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে হবে এবং সেগুলিকে আমাদের অভিধানে কী হিসাবে বরাদ্দ করতে হবে। আমাদের ডেটার প্রকৃতির উপর নির্ভর করে বৈশিষ্ট্যগুলি সংখ্যাসূচক বা শ্রেণীবদ্ধ হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমরা চিত্রগুলির একটি ডেটাসেট নিয়ে কাজ করি, আমরা রঙ হিস্টোগ্রাম বা টেক্সচার বর্ণনাকারীর মতো বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে পারি।
4. মান বরাদ্দ করা: বৈশিষ্ট্যগুলি বের করার পরে, আমাদের অভিধানে প্রতিটি কী-এর সাথে সংশ্লিষ্ট মানগুলি বরাদ্দ করতে হবে। এই মানগুলি আমাদের ডেটাসেটের প্রকৃত ডেটা পয়েন্ট বা উদাহরণগুলিকে উপস্থাপন করে। প্রতিটি উদাহরণ তার সংশ্লিষ্ট বৈশিষ্ট্য মান সঙ্গে যুক্ত করা উচিত.
5. ট্রেন সেট অভিধান: ট্রেন সেটের প্রতিনিধিত্ব করার জন্য একটি অভিধান তৈরি করুন। এই অভিধানের কীগুলি বৈশিষ্ট্যগুলি হবে, এবং মানগুলি হবে তালিকা বা অ্যারে যাতে ট্রেন সেটের প্রতিটি উদাহরণের জন্য সংশ্লিষ্ট বৈশিষ্ট্যের মান রয়েছে৷ উদাহরণস্বরূপ, যদি আমাদের কাছে দুটি বৈশিষ্ট্য (বয়স এবং আয়) এবং তিনটি উদাহরণ সহ একটি ডেটাসেট থাকে, তাহলে ট্রেন সেট অভিধানটি দেখতে এইরকম হতে পারে:
ট্রেন_সেট = {'বয়স': [25, 30, 35], 'আয়': [50000, 60000, 70000]}
6. টেস্ট সেট ডিকশনারী: একইভাবে, টেস্ট সেটের প্রতিনিধিত্ব করার জন্য একটি অভিধান তৈরি করুন। এই অভিধানের কীগুলি ট্রেন সেটের মতো একই বৈশিষ্ট্যগুলি হবে, এবং মানগুলি পরীক্ষা সেটের প্রতিটি উদাহরণের জন্য সংশ্লিষ্ট বৈশিষ্ট্য মান ধারণকারী তালিকা বা অ্যারে হবে৷ উদাহরণস্বরূপ, যদি আমাদের কাছে দুটি উদাহরণ সহ একটি পরীক্ষা সেট থাকে, তবে পরীক্ষার সেট অভিধানটি এইরকম দেখতে পারে:
test_set = {'বয়স': [40, 45], 'আয়': [80000, 90000]}
7. অভিধানগুলি ব্যবহার করা: একবার ট্রেন এবং পরীক্ষার সেটগুলির অভিধানগুলি জনবহুল হয়ে গেলে, আমরা সেগুলিকে আমাদের নিজস্ব KNN অ্যালগরিদমে ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করতে পারি। অ্যালগরিদম ট্রেন সেটের বৈশিষ্ট্য মানগুলিকে পরীক্ষা সেটের উদাহরণগুলির জন্য ভবিষ্যদ্বাণী বা শ্রেণীবিভাগ করতে ব্যবহার করবে।
এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করে, আমরা পাইথন ব্যবহার করে মেশিন লার্নিংয়ে আমাদের নিজস্ব KNN অ্যালগরিদম প্রয়োগের প্রেক্ষাপটে ট্রেন এবং পরীক্ষার সেটগুলির জন্য কার্যকরভাবে অভিধানগুলি তৈরি করতে পারি। এই অভিধানগুলি আমাদের অ্যালগরিদমের কর্মক্ষমতা প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের ভিত্তি হিসাবে কাজ করে।
ট্রেন এবং পরীক্ষার সেটগুলির জন্য অভিধানগুলি তৈরি করতে, আমাদের ডেটাসেট প্রস্তুত এবং বিভক্ত করতে হবে, প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে হবে, অভিধানগুলিতে সংশ্লিষ্ট কীগুলিতে বৈশিষ্ট্যের মান নির্ধারণ করতে হবে এবং এই অভিধানগুলিকে আমাদের নিজস্ব KNN অ্যালগরিদমে ব্যবহার করতে হবে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর নিকটতম প্রতিবেশী অ্যালগরিদম নিজস্ব কে প্রয়োগ করা হচ্ছে:
- আমরা কিভাবে আমাদের নিজস্ব K নিকটতম প্রতিবেশীদের অ্যালগরিদমের যথার্থতা গণনা করব?
- ট্রেন এবং পরীক্ষার সেটে ক্লাসের প্রতিনিধিত্বকারী প্রতিটি তালিকার শেষ উপাদানটির তাৎপর্য কী?
- প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা সেটে বিভক্ত করার আগে ডেটাসেটকে এলোমেলো করার উদ্দেশ্য কী?
- K নিকটতম প্রতিবেশীদের অ্যালগরিদম প্রয়োগ করার আগে ডেটাসেট পরিষ্কার করা কেন গুরুত্বপূর্ণ?