C++를 사용한 기계 학습 모델 학습: 데이터 전처리부터 모델 검증까지

C++에서 ML 모델 교육에는 다음 단계가 포함됩니다. 데이터 사전 처리: 데이터 로드, 변환 및 엔지니어링. 모델 훈련: 알고리즘을 선택하고 모델을 훈련합니다. 모델 검증: 데이터 세트를 분할하고, 성능을 평가하고, 모델을 조정합니다. 다음 단계를 수행하면 C++에서 기계 학습 모델을 성공적으로 구축, 교육 및 검증할 수 있습니다.

C++를 사용한 기계 학습 모델 교육: 데이터 전처리에서 모델 검증까지

소개

기계 학습(ML)은 컴퓨터가 데이터에서 학습할 수 있는 강력한 기술입니다. C++로 ML 모델을 작성하면 더 뛰어난 유연성, 제어 및 성능을 얻을 수 있습니다. 이 문서에서는 데이터 전처리부터 모델 검증까지 C++를 사용하여 ML 모델을 교육하는 과정을 단계별로 안내합니다.

데이터 전처리

• 데이터 로드: CSV 파일이나 기타 데이터 소스를 읽으려면 ifstream를 사용하세요.
• 데이터 변환: ML 알고리즘(예: 기능 확장 및 원-핫 인코딩)에 필요한 형식으로 데이터를 변환합니다.
• 특성 엔지니어링: 새로운 특성을 생성하거나 기존 특성을 변환하여 모델 성능을 향상시킵니다.

코드 예:

#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;
}

모델 교육

• 알고리즘 선택: 데이터 및 작업을 기반으로 ML 알고리즘(예: 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리 또는 지원 벡터 머신)을 선택합니다.
• 모델 훈련: 선택한 알고리즘과 사전 처리된 데이터를 사용하여 모델을 훈련합니다.
• 모델 저장: 나중에 사용할 수 있도록 파일에 저장하세요.

코드 예:

#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;
}

모델 검증

• 데이터세트 분할: 데이터세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할하여 모델 성능을 평가합니다.
• 모델 평가: 테스트 세트를 사용하여 모델을 평가하고 지표(예: 정밀도, 재현율, F1 점수)를 계산합니다.
• 모델 조정: 평가 결과에 따라 모델 하이퍼파라미터 또는 데이터 전처리를 조정하여 성능을 향상합니다.

코드 예:

#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;
}

실용 사례

고객이 구독을 취소할지 여부를 예측하려는 이진 분류 문제를 고려해보세요. 위 프로세스를 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 훈련할 수 있습니다.

• 데이터 전처리: 데이터를 로드하고 기능 스케일링 및 원-핫 인코딩을 수행합니다.
• 모델 훈련: 로지스틱 회귀 알고리즘을 사용하여 모델을 훈련합니다.
• 모델 검증: 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나누고 정확도를 기준으로 모델을 평가합니다.

훈련 후 모델은 85%의 정확도를 달성하여 고객 취소를 효과적으로 예측할 수 있음을 나타냅니다.

위 내용은 C++를 사용한 기계 학습 모델 학습: 데이터 전처리부터 모델 검증까지의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!