PHP und maschinelles Lernen: So automatisieren Sie die Funktionsauswahl

PHP und maschinelles Lernen: So automatisieren Sie die Funktionsauswahl

Einführung:
Beim maschinellen Lernen ist die Auswahl geeigneter Funktionen ein sehr wichtiger Schritt, der uns dabei helfen kann, die Genauigkeit und Effizienz des Modells zu verbessern. Wenn der Datensatz jedoch sehr groß und die Anzahl der Features sehr groß ist, wird die manuelle Auswahl der Features sehr schwierig und zeitaufwändig. Daher ist die automatisierte Funktionsauswahl zu einem heißen Thema geworden. In diesem Artikel wird die Verwendung von PHP und maschinellem Lernen für die automatisierte Funktionsauswahl vorgestellt und Codebeispiele bereitgestellt.

1. Wichtigkeit der Feature-Auswahl
   Feature-Auswahl ist der Prozess der Auswahl eines Teils nützlicher Features aus den Originaldaten. Es kann uns helfen, die Datendimensionalität zu reduzieren, Rauschen und redundante Funktionen zu reduzieren und die Modellleistung und Interpretierbarkeit zu verbessern. Durch die Merkmalsauswahl können wir die Daten besser verstehen und die Interpretierbarkeit des Modells verbessern.
2. Automatisierte Methoden zur Funktionsauswahl
   Es gibt drei Hauptmethoden zur automatisierten Funktionsauswahl: Filtern, Verpacken und Einbetten. Die Filtermethode bewertet hauptsächlich die Wichtigkeit von Merkmalen mithilfe statistischer Methoden. Die Verpackungsmethode wandelt das Merkmalsauswahlproblem in ein Merkmalsteilmengensuchproblem um und wählt die besten Merkmale aus, indem die Einbettungsmethode Merkmalsauswahl und Modell kombiniert miteinander verschmolzen und die Merkmalsbedeutung wird durch das trainierte Modell bewertet.
3. PHP für die automatisierte Funktionsauswahl verwenden
   PHP ist eine in der Webentwicklung weit verbreitete Programmiersprache. Obwohl PHP selbst nicht die Hauptsprache für maschinelles Lernen ist, können wir einige PHP-Datenverarbeitungs- und Statistikbibliotheken für die automatisierte Funktionsauswahl verwenden. Hier ist ein Codebeispiel für die Funktionsauswahl mit 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 . "
";
}

Im Codebeispiel importieren wir zunächst einige notwendige PHP-Bibliotheken und verwenden dann 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, um die 10 wichtigsten Funktionen auszuwählen und deren Index auszudrucken.

4. Zusammenfassung
   Die automatisierte Funktionsauswahl ist ein wichtiger Schritt beim maschinellen Lernen und kann uns helfen, die Leistung und Interpretierbarkeit des Modells zu verbessern. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie PHP und maschinelles Lernen für die automatisierte Funktionsauswahl nutzen und entsprechende Codebeispiele bereitstellen. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen helfen, die automatische Funktionsauswahl zu verstehen und anzuwenden!

Referenzen:

1. Guyon, I. & Elisseeff, A. (2003) Journal of Machine Learning Research, 3 (März), 1157-1182.
2. PHP-ML Dokumentation: https://php-ml.readthedocs.io/
3. Scikit-learn Funktionsauswahl: https://scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.html

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPHP und maschinelles Lernen: So automatisieren Sie die Funktionsauswahl. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!