Вопрос или проблема
Я долго пытался найти KNN, надеюсь, вы сможете помочь. У нас есть набор данных с идентификатором пользователя (51) и оценками 6 фильмов (1-5). С помощью KNN мы должны предсказать оценку нового пользователя T01. Пожалуйста, помогите с этим, я оставил набор данных ниже.
Ответ или решение
Конечно! Давайте подробно разберемся, как применить алгоритм K-ближайших соседей (KNN) в Orange для предсказания рейтинга фильмов новому пользователю T01 на основе представленного вами набора данных.
### Шаг 1: Загрузка данных
Сначала вам нужно загрузить ваш набор данных в Orange. Прежде всего, откройте Orange и создайте новый проект. Вам потребуется виджет “File”, чтобы загрузить данные.
1. Добавьте виджет “File” в ваше рабочее пространство.
2. Нажмите на виджет и выберите опцию для загрузки данных из файла. Убедитесь, что ваш файл в формате .csv или .xls.
### Шаг 2: Проверка и подготовка данных
После загрузки данных добавьте виджет “Data Table”, чтобы просмотреть ваши данные. Убедитесь, что:
– Все столбцы правильно распознаны (например, User ID, Movie 1, Movie 2 и т.д. с соответствующими оценками).
– Типы данных корректны: идентификаторы пользователей должны быть категориальными, а рейтинги — числовыми.
Если необходимо, вы можете использовать виджеты для фильтрации или преобразования данных, если столбцы нуждаются в корректировке.
### Шаг 3: Подготовка данных для KNN
Теперь нам нужно подготовить данные для алгоритма KNN. Вам следует создать матрицу признаков, где строки представляют пользователей, а столбцы — фильмы. Рейтинги будут значениями в ячейках.
1. Добавьте виджет “Select Columns” и настройте его так, чтобы выбрать только те столбцы, которые вам нужны (например, все столбцы с рейтингами фильмов).
2. Добавьте виджет “Wrangler”, чтобы могли обрабатывать пропуски (например, если конкректный пользователь не оценивал некоторый фильм).
### Шаг 4: Применение KNN
Теперь соедините виджеты для применения алгоритма KNN.
1. Добавьте виджет “KNN”.
2. Подсоедините выход виджета “Select Columns” к входу виджета “KNN”.
3. Настройте параметры KNN:
– Выберите количество соседей (K). Обычно K задают в диапазоне от 3 до 10, но вы можете поэкспериментировать с разными значениями, чтобы найти лучшее.
– Определите метрику расстояния, которая будет использоваться (например, Евклидово расстояние).
### Шаг 5: Прогнозирование рейтинга для T01
Вы можете добавить новый пользователь с ID T01 и его неоцененные рейтинги, которые необходимо предсказать.
1. Используйте виджет “Add Rows”, чтобы добавить нового пользователя (T01) вместе с его оценками для фильмов, которые нужно предсказать (например, оставьте пустыми ячейки с оценками).
2. Подключите виджет “Add Rows” к виджету “KNN”.
### Шаг 6: Визуализация и интерпретация результатов
Добавьте виджет “Data Table” для просмотра результатов предсказания KNN. Оценки для пользователя T01 будут отображены в соответствующих ячейках.
1. Нажмите на виджет “KNN” и посмотрите на предсказанные значения.
2. Если ваши результаты не удовлетворяют, попробуйте изменить параметры K или провести предварительную обработку данных.
### Заключение
После выполнения всех шагов, вы сможете увидеть предсказанные рейтинги для нового пользователя T01. Если у вас возникли дополнительные вопросы или вы хотите улучшить вашу модель KNN, не стесняйтесь экспериментировать с различными параметрами и методами обработки данных!
Если потребуется более подробная помощь или объяснения по конкретным этапам, дайте знать! Желаю успехов в ваших исследованиях!