Comment effectuer l'ingénierie des fonctionnalités et le réglage du modèle en PHP ?

Avec le développement continu d'Internet et de la technologie du Big Data, la technologie d'apprentissage automatique est de plus en plus utilisée dans divers domaines. En tant que langage de programmation couramment utilisé, PHP ne fait pas exception. Lors de l'utilisation de PHP pour l'apprentissage automatique, afin de rendre le modèle plus précis et plus efficace, l'ingénierie des fonctionnalités et le réglage du modèle sont deux liens indispensables. Cet article explique comment effectuer l'ingénierie des fonctionnalités et le réglage des modèles en PHP pour améliorer les performances des modèles d'apprentissage automatique.

1. Ingénierie des fonctionnalités

L'ingénierie des fonctionnalités fait référence au prétraitement et à l'extraction des fonctionnalités des données originales pour obtenir des fonctionnalités utiles au modèle. L'objectif de l'ingénierie des fonctionnalités est d'extraire les fonctionnalités qui ont le plus d'impact sur les résultats de prédiction du modèle afin de fournir des données plus précises lors de l'entraînement du modèle.

1. Prétraitement des fonctionnalités

Le prétraitement des fonctionnalités fait référence à la normalisation, à la standardisation, au remplissage des valeurs manquantes et à d'autres opérations sur les données. Ces opérations peuvent rendre les données plus standardisées et contribuer à améliorer la précision du modèle. En PHP, vous pouvez utiliser des bibliothèques open source telles que scikit-learn pour le prétraitement des données.

2. Sélection de fonctionnalités

La sélection de fonctionnalités fait référence à la sélection de fonctionnalités dans l'ensemble de données qui ont un impact important sur les résultats de prédiction du modèle. Grâce à la sélection des fonctionnalités, la dimensionnalité de l'ensemble de données peut être réduite et la vitesse et la précision de l'entraînement peuvent être améliorées. Les méthodes de sélection de caractéristiques couramment utilisées incluent le coefficient de corrélation de Pearson, les informations mutuelles et le test du chi carré.

3. Extraction de fonctionnalités

L'extraction de fonctionnalités fait référence à l'extraction de fonctionnalités plus abstraites et significatives à partir des données d'origine. L'extraction de fonctionnalités peut aider le modèle à mieux comprendre les données et à améliorer la précision et les performances de généralisation du modèle. En PHP, les méthodes d'extraction de fonctionnalités couramment utilisées incluent l'extraction de fonctionnalités de texte et l'extraction de fonctionnalités d'image.

2. Réglage du modèle

Le réglage du modèle fait référence à l'amélioration des performances du modèle en ajustant les paramètres du modèle et en utilisant différents algorithmes de modèle. Le réglage du modèle doit être ajusté pour des ensembles de données et des scénarios d'application spécifiques. En PHP, vous pouvez utiliser des bibliothèques telles que scikit-learn pour le réglage du modèle.

1. Indice d'évaluation du modèle

Avant d'effectuer le réglage du modèle, il est nécessaire de déterminer l'indice d'évaluation du modèle. Les indicateurs d'évaluation de modèle couramment utilisés incluent l'exactitude, la précision, le rappel, la valeur F1, etc. En fonction des besoins du problème spécifique et des caractéristiques de l'ensemble de données, des indicateurs d'évaluation de modèle appropriés peuvent être sélectionnés pour évaluer les performances du modèle.

2. Réglage des paramètres

Le réglage des paramètres fait référence à l'amélioration des performances du modèle en ajustant les paramètres du modèle. En PHP, la meilleure combinaison de paramètres peut être déterminée grâce à des méthodes telles que la validation croisée. Les méthodes de réglage des paramètres couramment utilisées incluent la recherche par grille et la recherche aléatoire.

3. Sélection de modèle

La sélection de modèle fait référence au choix du meilleur algorithme de modèle pour résoudre le problème. En PHP, vous pouvez choisir un algorithme de modèle approprié en fonction des caractéristiques de l'ensemble de données et des scénarios d'application. Les algorithmes de modèles couramment utilisés incluent les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support, les réseaux de neurones, etc.

Résumé

Lors de l'apprentissage automatique, l'ingénierie des fonctionnalités et le réglage des modèles sont deux liens indispensables. Grâce au traitement de l'ingénierie des fonctionnalités, les fonctionnalités qui ont le plus d'influence sur les résultats de prédiction du modèle peuvent être extraites, améliorant ainsi la précision du modèle. Le réglage du modèle peut améliorer les performances du modèle en ajustant les paramètres du modèle et en sélectionnant les algorithmes de modèle appropriés. Lors de l'utilisation de PHP pour l'apprentissage automatique, l'ingénierie des fonctionnalités et le réglage du modèle doivent être effectués en fonction des besoins de problèmes spécifiques et des caractéristiques de l'ensemble de données pour obtenir les meilleurs résultats d'apprentissage automatique.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!