Contenu du cours
Reconnaissance des Chiffres Manuscrits
Classificateur des Voisins de Rayon
Le Radius Neighbors Classifier est un algorithme d'apprentissage automatique supervisé utilisé pour les tâches de classification, semblable à l'algorithme des K-Nearest Neighbors (KNN). Sa particularité réside dans le fait qu'il s'appuie sur un rayon fixe pour englober les points de données d'entraînement autour d'une nouvelle donnée, plutôt qu'un nombre déterminé de voisins les plus proches.
Ce classificateur fonctionne en établissant d'abord un rayon, qui définit la portée du voisinage pour la nouvelle donnée. Il identifie ensuite tous les points d'entraînement se trouvant dans ce rayon. La classification du nouveau point est déduite d'un vote majoritaire des classes au sein du rayon.
Un avantage clé du Radius Neighbors Classifier est son efficacité dans les scénarios où les données d'entraînement présentent une densité non uniforme et nécessitent un nombre variable de voisins. Cependant, comme le KNN, il fait face à des problèmes d’intensité computationnelle lors du traitement de grands ensembles de données.
Swipe to start coding
- Initialiser un classificateur Radius Neighbors avec un rayon de
1600. - Entraîner le classificateur en utilisant le jeu de données d'entraînement.
- Faire des prédictions sur le jeu de données de test en utilisant le classificateur entraîné.
- Imprimer un rapport de classification détaillé évaluant la performance du modèle.
Solution
Félicitations!
Bravo pour avoir réussi à terminer votre projet Python en reconnaissance des chiffres manuscrits ! Votre maîtrise en apprentissage automatique et traitement d'image se reflète clairement dans cet accomplissement remarquable. Votre dévouement et expertise dans ce domaine ont abouti à une contribution significative, qui sera sans aucun doute bénéfique pour l'équipe et motivera d'autres personnes visant des réalisations similaires. Continuez votre excellent travail!
Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessousMerci pour vos commentaires !
