taralino

.evaluate

Die Funktion NearestNeighbor.evaluate(X, y, k) erwartet folgende (verpflichtende) Argumente:

Argument	Datentyp	Hinweis
X	Datenfeld	Trainingsdaten (Liste von Objekten)
y	Datenfeld	zu testendes Objekt als Vektor
k	Zahl	ganzzahlig, positiv

Die Funktion führt eine Nächste-Nachbarn-Klassifikation anhand der Trainingsdaten X sowie des zu testenden Objekts y durch, wobei die k nächsten Nachbarn herangezogen werden.

Dabei ist X eine Liste von Objekten mit jeweils folgenden Variablen:

Variable	Datentyp	Hinweis
input	Datenfeld	Objekt des Datensatzes als Vektor
index	Zahl	ganzzahlig, nicht negativ (Klassifikationsergebnis)

Zurückgegeben wird das Klassifikationsergebnis (Index der zugehörigen Klasse).

Um die nächsten Nachbarn bestimmen zu können, wird ein Abstandsmaß benötigt. Daher kann folgende Option verwendet werden:

Variable	Datentyp	Hinweis	Default-Wert
metric	Zeichenkette	manhattan, euclidean, maximum oder cosine	euclidean

Die Option metric definiert das Abstandsmaß, das zum Einsatz kommt.

Beispiel

Zur Durchführung einer Nächste-Nachbarn-Klassifikation werden zunächst Trainingsdaten im dafür benötigten Format definiert. Anschließend wird die Klassifikation eines zu testenden Objekts durchgeführt, wobei Nachbarn untersucht werden.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <script src="taralino.js"></script>
</head>
<body>
<script>

// Trainingsdaten mit bekanntem Klassifikationsergebnis
var X = [
  {input:[0.3, 0.2, 0.5], index:0},
  {input:[0.8, 0.4, 1.0], index:0},
  {input:[0.5, 1.0, 0.2], index:1},
  {input:[0.2, 0.3, 0.0], index:1}
];

// Zu testendes Objekt
var y = [0.3, 0.3, 0.3];

// Naechste-Nachbarn-Klassifikation
var t = NearestNeighbor.evaluate(X, y, 3);

// Ergebnis der Klassifikation
Console.print(t);

</script>
</body>
</html>

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Beispiel

Gleiches Beispiel wie zuvor, wobei nun explizit ein Abstandsmaß gewählt wird: Das Klassifikationsergebnis ist nun ein anderes als zuvor.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <script src="taralino.js"></script>
</head>
<body>
<script>

// Trainingsdaten mit bekanntem Klassifikationsergebnis
var X = [
  {input:[0.3, 0.2, 0.5], index:0},
  {input:[0.8, 0.4, 1.0], index:0},
  {input:[0.5, 1.0, 0.2], index:1},
  {input:[0.2, 0.3, 0.0], index:1}
];
// Zu testendes Objekt
var y = [0.3, 0.3, 0.3];

// Naechste-Nachbarn-Klassifikation
var t = NearestNeighbor.evaluate(X, y, 3, {metric:"maximum"});

// Ergebnis der Klassifikation
Console.print(t);

</script>
</body>
</html>

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