PHP dan Pembelajaran Mesin: Cara Mengautomasikan Pemilihan Ciri

PHP dan Pembelajaran Mesin: Cara Mengautomasikan Pemilihan Ciri

Pengenalan:
Dalam pembelajaran mesin, memilih ciri yang sesuai ialah langkah yang sangat penting boleh membantu kami meningkatkan ketepatan dan kecekapan model. Walau bagaimanapun, apabila set data sangat besar dan bilangan ciri adalah besar, pemilihan ciri manual menjadi sangat sukar dan memakan masa. Oleh itu, pemilihan ciri automatik telah menjadi topik hangat. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan pembelajaran mesin untuk pemilihan ciri automatik dan memberikan contoh kod.

1. Kepentingan pemilihan ciri
   Pemilihan ciri ialah proses memilih sebahagian daripada ciri berguna daripada data asal. Ia boleh membantu kami mengurangkan dimensi data, mengurangkan hingar dan ciri berlebihan serta meningkatkan prestasi model dan kebolehtafsiran. Melalui pemilihan ciri, kami dapat memahami data dengan lebih baik dan meningkatkan kebolehtafsiran model.
2. Kaedah pemilihan ciri automatik
   Terdapat tiga kaedah pemilihan ciri automatik utama: penapisan, pembungkusan dan pembenaman. Kaedah penapisan terutamanya menilai kepentingan ciri melalui kaedah statistik kaedah pembungkusan menukar masalah pemilihan ciri kepada masalah carian subset ciri, dan memilih ciri terbaik dengan menilai setiap subset ciri kaedah benam menggabungkan pemilihan ciri dan model Latihan adalah digabungkan bersama dan kepentingan ciri dinilai melalui model terlatih.
3. Gunakan PHP untuk pemilihan ciri automatik
   PHP ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web Walaupun PHP sendiri bukan bahasa utama untuk pembelajaran mesin, kami boleh menggunakan beberapa pustaka statistik dan pemprosesan data PHP untuk pemilihan ciri automatik. Berikut ialah contoh kod untuk pemilihan ciri menggunakan PHP:

<?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 . "
";
}

Dalam contoh kod, kami mula-mula mengimport beberapa perpustakaan PHP yang diperlukan dan kemudian menggunakan CsvDataset来读取数据集。接下来，我们使用WhitespaceTokenizer和English来进行特征提取，通过计算TF-IDF值来评估特征的重要性。最后，我们使用ChiSquareSelector untuk memilih 10 ciri paling penting teratas dan mencetak indeksnya.

4. Ringkasan
   Pemilihan ciri automatik ialah langkah penting dalam pembelajaran mesin dan boleh membantu kami meningkatkan prestasi dan keupayaan penjelasan model. Artikel ini menerangkan cara menggunakan PHP dan pembelajaran mesin untuk pemilihan ciri automatik dan menyediakan contoh kod yang sepadan. Saya harap artikel ini dapat membantu anda memahami dan menggunakan pemilihan ciri automatik!

Rujukan:

1. Guyon, I., & Elisseeff, A. (2003) Pengenalan kepada pemilihan pembolehubah dan ciri, 3(Mar), 1157-1182.
2. PHP- ML. Dokumentasi: https://php-ml.readthedocs.io/
3. Scikit-learn Pemilihan Ciri: https://scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.html

Atas ialah kandungan terperinci PHP dan Pembelajaran Mesin: Cara Mengautomasikan Pemilihan Ciri. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!