PHP と機械学習: 機能選択を自動化する方法

PHP と機械学習: 特徴選択を自動化する方法

はじめに:
機械学習では、適切な特徴を選択することは非常に重要なステップです。特徴の選択は、モデルの精度と精度の向上に役立ちます。 。 効率。ただし、データセットが非常に大きく、特徴の数が膨大な場合、手動での特徴の選択は非常に困難になり、時間がかかります。したがって、自動化された機能選択が注目のトピックとなっています。この記事では、自動機能選択に PHP と機械学習を使用する方法を紹介し、コード例を示します。

1. 特徴選択の重要性
   特徴選択とは、元のデータから有用な特徴の一部を選択するプロセスです。これは、データの次元を削減し、ノイズと冗長な機能を削減し、モデルのパフォーマンスと解釈性を向上させるのに役立ちます。特徴の選択を通じて、データをより深く理解し、モデルの解釈可能性を向上させることができます。
2. 自動特徴選択方法
   自動特徴選択方法には、主にフィルタリング方法、パッケージ化方法、埋め込み方法の 3 つがあります。フィルタリング手法は主に統計手法を通じて特徴の重要性を評価します; パッケージング手法は特徴選択問題を特徴サブセット検索問題に変換し、各特徴サブセットを評価することによって最良の特徴を選択します; 埋め込み手法は特徴選択とモデルを組み合わせます。融合され、トレーニングされたモデルを通じて特徴の重要性が評価されます。
3. PHP を使用した自動機能選択
   PHP は、Web 開発で広く使用されているプログラミング言語です。PHP 自体は機械学習の主要な言語ではありませんが、PHP データ処理と統計の一部を使用できます。自動化された機能選択。以下は、機能選択に PHP を使用したコード例です。

<?php
// 导入必要的库
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlDatasetCsvDataset;
use PhpmlFeatureExtractionStopWordsEnglish;
use PhpmlTokenizationWhitespaceTokenizer;
use PhpmlFeatureSelectionChiSquareSelector;

// 读取数据集
$dataset = new CsvDataset('data.csv', 1);

// 使用特定的tokenization和stop word移除策略进行特征提取
$tokenizer = new WhitespaceTokenizer();
$stopWords = new English();
$tfidfTransformer = new PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer($dataset, $tokenizer, $stopWords);
$dataset = new PhpmlDatasetArrayDataset($tfidfTransformer->transform($dataset->getSamples()), $dataset->getTargets());

// 使用卡方检验进行特征选择
$selector = new ChiSquareSelector(10); // 选择前10个最重要的特征
$selector->fit($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets());

// 打印选择的特征
echo "Selected features: 
";
foreach ($selector->getFeatureIndices() as $index) {
    echo $index . "
";
}

コード例では、最初に必要な PHP ライブラリをいくつかインポートし、次に CsvDataset を使用してデータ セットを読み取りました。次に、WhitespaceTokenizer と English を特徴抽出に使用し、TF-IDF 値を計算することで特徴の重要性を評価します。最後に、ChiSquareSelector を使用して、最も重要な特徴の上位 10 個を選択し、そのインデックスを出力します。

4. 概要
   自動化された特徴選択は機械学習における重要なステップであり、モデルのパフォーマンスと説明能力を向上させるのに役立ちます。この記事では、自動機能選択に PHP と機械学習を使用する方法を説明し、対応するコード例を示します。この記事が自動機能選択の理解と適用に役立つことを願っています。

参考文献:

1. Guyon, I., & Elisseeff, A. (2003). 変数と特徴の選択の概要. 機械学習研究ジャーナル、3 ( 3 月)、1157-1182。
2. PHP-ML ドキュメント: https://php-ml.readthedocs.io/
3. Scikit-learn 機能の選択: https://scikit-learn 。 org/stable/modules/feature_selection.html

以上がPHP と機械学習: 機能選択を自動化する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。