C++ を使用した機械学習モデルのトレーニング: データの前処理からモデルの検証まで

C++ での ML モデルのトレーニングには、次の手順が含まれます: データの前処理: データを読み込み、変換し、エンジニアリングします。モデルのトレーニング: アルゴリズムを選択し、モデルをトレーニングします。モデルの検証: データセットを分割し、パフォーマンスを評価し、モデルを調整します。これらの手順に従うことで、C++ で機械学習モデルを正常に構築、トレーニング、検証できます。

C++ による機械学習モデルのトレーニング: データの前処理からモデルの検証まで

はじめに

機械学習 (ML) は、コンピューターがデータから学習できるようにする強力な手法です。 C++ で ML モデルを作成すると、柔軟性、制御性、パフォーマンスが向上します。この記事では、データの前処理からモデルの検証まで、C++ を使用して ML モデルをトレーニングするプロセスを段階的に説明します。

データの前処理

• データのロード: CSV ファイルまたは他のデータ ソースを読み取るには ifstream を使用します。
• データ変換: データを ML アルゴリズム (特徴スケーリングやワンホット エンコーディングなど) で必要な形式に変換します。
• 特徴エンジニアリング: 新しい特徴を作​​成するか、既存の特徴を変換してモデルのパフォーマンスを向上させます。

コード例:

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

int main() {
  ifstream data_file("data.csv");
  vector<vector<double>> data;

  // 加载数据
  string line;
  while (getline(data_file, line)) {
    vector<double> row;
    stringstream ss(line);
    double value;
    while (ss >> value) {
      row.push_back(value);
    }
    data.push_back(row);
  }

  // 数据转换和特征工程
  // ...

  return 0;
}

モデルトレーニング

• アルゴリズムを選択: データとタスクに基づいて ML アルゴリズム (ロジスティック回帰、デシジョン ツリー、サポート ベクター マシンなど) を選択します。
• モデルをトレーニングする: 選択したアルゴリズムと前処理されたデータを使用してモデルをトレーニングします。
• モデルを保存: 後で使用できるようにファイルに保存します。

コード例:

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

int main() {
  // 加载数据
  // ...

  // 训练模型
  LogisticRegression model;
  model.train(data);

  // 保存模型
  ofstream model_file("model.bin");
  model.save(model_file);

  return 0;
}

モデル検証

• データセットの分割: データセットをトレーニング セットとテスト セットに分割して、モデルのパフォーマンスを評価します。
• モデルを評価する: テストセットを使用してモデルを評価し、メトリクス (適合率、再現率、F1 スコアなど) を計算します。
• モデルの調整: 評価結果に基づいてモデルのハイパーパラメーターまたはデータの前処理を調整して、パフォーマンスを向上させます。

コード例:

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

int main() {
  // 加载数据
  // ...

  // 划分数据集
  vector<vector<double>> train_data;
  vector<vector<double>> test_data;
  // ...

  // 训练模型
  // ...

  // 评估模型
  double accuracy = model.evaluate(test_data);
  cout << "Accuracy: " << accuracy << endl;

  return 0;
}

実際のケース

顧客が定期購入をキャンセルするかどうかを予測する二項分類問題を考えてみましょう。上記のプロセスを使用してロジスティック回帰モデルをトレーニングできます:

• データの前処理: データをロードし、特徴スケーリングとワンホット エンコーディングを実行します。
• モデルトレーニング: ロジスティック回帰アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングします。
• モデルの検証: データをトレーニング セットとテスト セットに分割し、精度に基づいてモデルを評価します。

トレーニング後、モデルは 85% の精度を達成し、顧客のキャンセルを効果的に予測できることを示しました。

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