Création de modèles d'apprentissage automatique en C++ : guide du débutant

Un guide du débutant pour créer des modèles d’apprentissage automatique en C++. Installez d'abord le compilateur et la bibliothèque d'algèbre linéaire, créez un ensemble de données, construisez un modèle de régression linéaire, optimisez les poids du modèle pour entraîner le modèle, puis utilisez le modèle pour prédire la valeur cible. Un cas pratique démontre la prévision des prix de l’immobilier à l’aide d’ensembles de données sur la superficie et les prix des logements.

Création de modèles d'apprentissage automatique en C++ : guide du débutant

Introduction

La création de modèles prédictifs puissants à l'aide de l'apprentissage automatique est cruciale pour résoudre une variété de problèmes. L'utilisation d'un langage de programmation tel que C++ offre un degré élevé de contrôle sur la création et la formation des modèles. Cet article guidera les débutants dans la création de modèles d'apprentissage automatique à l'aide de C++.

Configuration

Tout d'abord, vous devez installer un compilateur C++ tel que Clang ou GCC. Vous devrez également installer une bibliothèque d'algèbre linéaire telle que Eigen.

Créer l'ensemble de données

Pour ce tutoriel, nous utiliserons un ensemble de données simple avec les fonctionnalités suivantes :

struct Feature {
  double x1;
  double x2;
};

Construire le modèle

Nous utiliserons un modèle de régression linéaire simple :

class LinearRegression {
 public:
  LinearRegression(int num_features) : w(num_features) {}

  void train(const std::vector<Feature>& data,
             const std::vector<double>& targets) {
    // 训练模型代码
  }

  double predict(const Feature& f) const {
    // 预测目标值代码
  }

 private:
  std::vector<double> w;
};

Entraînement du modèle

La formation du modèle implique d'optimiser les poids du modèle w pour minimiser la fonction de perte sur les données de formation.

Prédire la valeur cible

Après avoir entraîné le modèle, nous pouvons l'utiliser pour prédire la valeur cible pour une fonctionnalité donnée.

Cas pratique

Considérez un ensemble de données contenant des informations sur la superficie de la maison et les prix. Nous souhaitons construire un modèle permettant de prédire le prix d’une maison pour une superficie donnée.

Implementation

std::vector<Feature> data = ...;
std::vector<double> targets = ...;

const int num_features = 1;
LinearRegression model(num_features);
model.train(data, targets);

Feature new_feature { 1200 };
double predicted_price = model.predict(new_feature);

Résumé

Cet article fournit un guide étape par étape pour créer un modèle d'apprentissage automatique à l'aide de C++. En suivant ces étapes, les débutants peuvent construire leurs propres modèles et les appliquer à des problèmes réels.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!