Eng yaqin namuna orqali tasniflash

Oddiy tushuntirish

Ushbu kichik model 100 va 140 grammli olmalar, 220 va 260 grammli apelsinlar haqidagi yozuvlarni eslab turadi. Yangi og‘irlikka eng yaqin yozuvning yorlig‘ini tanlaydi. Buni bitta eng yaqin qo‘shni usuli deb ko‘rish mumkin.

190 gramm 140 dan 50, 220 dan 30 uzoqda. Model apelsin deb bashorat qiladi. Bu haqiqiy mevaning turi emas, atigi sun’iy namunalar asosidagi taxmin. Teng masofada kod birinchi uchragan namunani oladi.

Kichik tajriba

Mustaqil savol

190 grammga 140 yoki 220 dan qaysi biri yaqin?

Variantni tanlang. Xato bo‘lsa yana urinib ko‘rishingiz mumkin.

Kichik AI loyihasi: Python bilan yozamiz

Python asoslarini bilsangiz, ushbu to‘liq kodni main.py fayliga saqlab ishga tushiring. Qo‘shimcha paket kerak emas. Natija: apelsin. min masofasi eng kichik yozuvni tanlaydi; teng masofada birinchi yozuv olinadi.

namunalar = [(100, "olma"), (140, "olma"), (220, "apelsin"), (260, "apelsin")]

def bashorat(gramm):
    eng_yaqin = min(namunalar, key=lambda qator: abs(qator[0] - gramm))
    return eng_yaqin[1]

assert bashorat(190) == "apelsin"
assert bashorat(110) == "olma"
print(bashorat(190))

O‘zingiz yaxshilang

Mevalarga yangi yozuv qo‘shing. 180 grammda teng masofani tekshiring. Haqiqiy mevalarda birgina og‘irlik yetmasligini yozib qo‘ying: keyin rang kabi yangi belgi qo‘shishni rejalashtiring.