Wie führt man Feature Engineering und Modelloptimierung in PHP durch?

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung des Internets und der Big-Data-Technologie wird die Technologie des maschinellen Lernens zunehmend in verschiedenen Bereichen eingesetzt. Als häufig verwendete Programmiersprache bildet PHP keine Ausnahme. Bei der Verwendung von PHP für maschinelles Lernen sind Feature Engineering und Modelloptimierung zwei unverzichtbare Verbindungen, um das Modell genauer und effizienter zu machen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie Feature Engineering und Modelloptimierung in PHP durchführen, um die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern.

1. Feature Engineering

Feature Engineering bezieht sich auf die Vorverarbeitung und Feature-Extraktion von Originaldaten, um Features zu erhalten, die für das Modell hilfreich sind. Der Zweck des Feature-Engineerings besteht darin, die Features zu extrahieren, die den größten Einfluss auf die Ergebnisse der Modellvorhersage haben, um beim Training des Modells genauere Daten bereitzustellen.

1. Feature-Vorverarbeitung

Feature-Vorverarbeitung bezieht sich auf die Normalisierung, Standardisierung, das Ausfüllen fehlender Werte und andere Vorgänge an den Daten. Diese Vorgänge können die Daten standardisieren und dazu beitragen, die Genauigkeit des Modells zu verbessern. In PHP können Sie Open-Source-Bibliotheken wie scikit-learn zur Datenvorverarbeitung verwenden.

2. Feature-Auswahl

Feature-Auswahl bezieht sich auf die Auswahl von Features aus dem Datensatz, die einen wichtigen Einfluss auf die Ergebnisse der Modellvorhersage haben. Durch die Merkmalsauswahl kann die Dimensionalität des Datensatzes reduziert und die Trainingsgeschwindigkeit und -genauigkeit verbessert werden. Zu den häufig verwendeten Methoden zur Merkmalsauswahl gehören der Pearson-Korrelationskoeffizient, die gegenseitige Information und der Chi-Quadrat-Test.

3. Feature-Extraktion

Feature-Extraktion bezieht sich auf das Extrahieren abstrakterer und aussagekräftigerer Features aus Rohdaten. Die Merkmalsextraktion kann dem Modell helfen, die Daten besser zu verstehen und die Genauigkeit und Generalisierungsleistung des Modells zu verbessern. Zu den in PHP häufig verwendeten Methoden zur Merkmalsextraktion gehören die Extraktion von Textmerkmalen und die Extraktion von Bildmerkmalen.

2. Modelloptimierung

Modelloptimierung bezieht sich auf die Verbesserung der Leistung des Modells durch Anpassen von Modellparametern und Verwendung verschiedener Modellalgorithmen. Die Modelloptimierung muss für bestimmte Datensätze und Anwendungsszenarien angepasst werden. In PHP können Sie Bibliotheken wie scikit-learn zur Modelloptimierung verwenden.

1. Modellbewertungsindikatoren

Vor der Modelloptimierung müssen die Modellbewertungsindikatoren ermittelt werden. Zu den häufig verwendeten Modellbewertungsindikatoren gehören Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Wert usw. Entsprechend den Anforderungen spezifischer Probleme und den Merkmalen des Datensatzes können geeignete Modellbewertungsindikatoren zur Bewertung der Modellleistung ausgewählt werden.

2. Parameteroptimierung

Parameteroptimierung bezieht sich auf die Verbesserung der Leistung des Modells durch Anpassung der Modellparameter. In PHP kann die beste Parameterkombination durch Methoden wie Kreuzvalidierung ermittelt werden. Zu den häufig verwendeten Methoden zur Parameteroptimierung gehören die Rastersuche und die Zufallssuche.

3. Modellauswahl

Modellauswahl bezieht sich auf die Auswahl des besten Modellalgorithmus zur Lösung des Problems. In PHP können Sie basierend auf den Merkmalen des Datensatzes und den Anwendungsszenarien einen geeigneten Modellalgorithmus auswählen. Zu den häufig verwendeten Modellalgorithmen gehören Entscheidungsbäume, Zufallswälder, Support-Vektor-Maschinen, neuronale Netze usw.

Zusammenfassung

Bei der Durchführung von maschinellem Lernen sind Feature Engineering und Modelloptimierung zwei unverzichtbare Verbindungen. Durch die Verarbeitung von Feature-Engineering können die Features extrahiert werden, die den größten Einfluss auf die Ergebnisse der Modellvorhersage haben, wodurch die Genauigkeit des Modells verbessert wird. Durch die Modelloptimierung kann die Modellleistung verbessert werden, indem Modellparameter angepasst und geeignete Modellalgorithmen ausgewählt werden. Bei der Verwendung von PHP für maschinelles Lernen müssen Feature-Engineering und Modelloptimierung basierend auf den Anforderungen spezifischer Probleme und den Eigenschaften des Datensatzes durchgeführt werden, um die besten Ergebnisse beim maschinellen Lernen zu erzielen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie führt man Feature Engineering und Modelloptimierung in PHP durch?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!