Bagaimana untuk melaksanakan kejuruteraan ciri dan penalaan model dalam PHP?

Dengan perkembangan berterusan Internet dan teknologi data besar, teknologi pembelajaran mesin semakin digunakan dalam pelbagai bidang. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang biasa digunakan, PHP tidak terkecuali. Apabila menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin, untuk menjadikan model lebih tepat dan cekap, kejuruteraan ciri dan penalaan model adalah dua pautan yang sangat diperlukan. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan kejuruteraan ciri dan penalaan model dalam PHP untuk meningkatkan prestasi model pembelajaran mesin.

1. Kejuruteraan Ciri

Kejuruteraan ciri merujuk kepada prapemprosesan dan pengekstrakan ciri data asal untuk mendapatkan ciri yang membantu model. Tujuan kejuruteraan ciri adalah untuk mengekstrak ciri yang mempunyai kesan paling besar pada hasil ramalan model untuk menyediakan data yang lebih tepat semasa melatih model.

1. Prapemprosesan ciri

Prapemprosesan ciri merujuk kepada operasi seperti penormalan, penyeragaman dan pengisian data yang tiada nilai. Operasi ini boleh menjadikan data lebih piawai dan membantu meningkatkan ketepatan model. Dalam PHP, anda boleh menggunakan perpustakaan sumber terbuka seperti scikit-learn untuk prapemprosesan data.

2. Pemilihan Ciri

Pemilihan ciri merujuk kepada pemilihan ciri daripada set data yang mempunyai kesan penting pada hasil ramalan model. Melalui pemilihan ciri, dimensi set data dapat dikurangkan dan kelajuan dan ketepatan latihan dapat dipertingkatkan. Kaedah pemilihan ciri yang biasa digunakan termasuk pekali korelasi Pearson, maklumat bersama dan ujian khi kuasa dua.

3. Pengekstrakan ciri

Pengestrakan ciri merujuk kepada mengekstrak ciri yang lebih abstrak dan bermakna daripada data asal. Pengekstrakan ciri boleh membantu model memahami data dengan lebih baik dan meningkatkan ketepatan dan prestasi generalisasi model. Dalam PHP, kaedah pengekstrakan ciri yang biasa digunakan termasuk pengekstrakan ciri teks dan pengekstrakan ciri imej.

2. Penalaan Model

Penalaan model merujuk kepada meningkatkan prestasi model dengan melaraskan parameter model dan menggunakan algoritma model yang berbeza. Penalaan model perlu dilaraskan untuk set data dan senario aplikasi tertentu. Dalam PHP, anda boleh menggunakan perpustakaan seperti scikit-learn untuk penalaan model.

1. Penunjuk penilaian model

Sebelum melakukan penalaan model, adalah perlu untuk menentukan penunjuk penilaian model. Penunjuk penilaian model yang biasa digunakan termasuk ketepatan, ketepatan, ingat semula, nilai F1, dsb. Mengikut keperluan masalah khusus dan ciri set data, penunjuk penilaian model yang sesuai boleh dipilih untuk menilai prestasi model.

2. Penalaan parameter

Penalaan parameter merujuk kepada meningkatkan prestasi model dengan melaraskan parameter model. Dalam PHP, kombinasi parameter terbaik boleh ditentukan melalui kaedah seperti pengesahan silang. Kaedah penalaan parameter yang biasa digunakan termasuk carian grid dan carian rawak.

3. Pemilihan model

Pemilihan model merujuk kepada memilih algoritma model terbaik untuk menyelesaikan masalah. Dalam PHP, anda boleh memilih algoritma model yang sesuai berdasarkan ciri set data dan senario aplikasi. Algoritma model yang biasa digunakan termasuk pepohon keputusan, hutan rawak, mesin vektor sokongan, rangkaian saraf, dsb.

Ringkasan

Apabila melakukan pembelajaran mesin, kejuruteraan ciri dan penalaan model merupakan dua pautan yang sangat diperlukan. Melalui pemprosesan kejuruteraan ciri, ciri yang paling banyak mempengaruhi keputusan ramalan model boleh diekstrak, sekali gus meningkatkan ketepatan model. Penalaan model boleh meningkatkan prestasi model dengan melaraskan parameter model dan memilih algoritma model yang sesuai. Apabila menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin, kejuruteraan ciri dan penalaan model perlu dilakukan berdasarkan keperluan masalah khusus dan ciri set data untuk mencapai hasil pembelajaran mesin yang terbaik.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan kejuruteraan ciri dan penalaan model dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!