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Comment utiliser PHP pour mettre en œuvre l'apprentissage intégré et la fusion de modèles

王林

Libérer： 2023-07-30 16:52:01

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Comment utiliser PHP pour mettre en œuvre l'apprentissage d'ensemble et la fusion de modèles

Introduction :
Avec le développement de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage d'ensemble et la fusion de modèles sont devenus des moyens importants pour améliorer les performances des modèles et la précision des prédictions. En tant que langage de développement Web couramment utilisé, PHP peut également être utilisé pour mettre en œuvre des algorithmes intégrés d’apprentissage et de fusion de modèles. Cet article présentera comment utiliser PHP pour implémenter l'apprentissage intégré et la fusion de modèles, et fournira des exemples de code correspondants.

1. Introduction à l'apprentissage d'ensemble et à la fusion de modèles
L'apprentissage d'ensemble fait référence à une technologie qui combine les résultats de prédiction de plusieurs modèles pour améliorer les performances globales de prédiction. La fusion de modèles est une méthode courante d'apprentissage d'ensemble. Elle obtient le résultat de prédiction final en effectuant une moyenne pondérée et d'autres opérations sur les résultats de prédiction de plusieurs modèles. Les méthodes de fusion de modèles couramment utilisées incluent la méthode de vote, la méthode de moyenne pondérée, la méthode d'empilement, etc.

2. Étapes pour implémenter l'apprentissage d'ensemble et la fusion de modèles en PHP

Préparer l'ensemble de données
Tout d'abord, vous devez préparer l'ensemble de données pour la formation et les tests. L'ensemble de données doit contenir deux parties : les caractéristiques et les étiquettes, où les caractéristiques sont utilisées pour saisir le modèle et les étiquettes sont utilisées pour évaluer et vérifier les performances du modèle.
Modèles de formation
Ensuite, nous utilisons PHP pour appeler diverses bibliothèques d'algorithmes d'apprentissage automatique (telles que PHP-ML) afin de former plusieurs modèles. Pour différents ensembles de données et problèmes, vous pouvez choisir des algorithmes appropriés, tels que des arbres de décision, une régression logistique, des machines vectorielles de support, etc. En utilisant l'ensemble de données de formation, nous pouvons obtenir plusieurs modèles formés.
Ensemble Learning
Ensuite, nous pouvons utiliser la méthode d'apprentissage d'ensemble pour fusionner les résultats de prédiction de plusieurs modèles. Prenons comme exemple le mode de vote.

Tout d'abord, pour chaque échantillon de l'ensemble de données de test, utilisez plusieurs modèles entraînés pour faire des prédictions. Ensuite, votez en fonction des résultats de la prédiction et sélectionnez la catégorie avec le plus de résultats de prédiction comme résultat de prédiction final. L'exemple de code est le suivant :

// 假设模型集合为$models，测试数据集为$testData
$predictions = []; // 存储模型的预测结果
$finalPredictions = []; // 存储最终的预测结果

foreach ($models as $model) {
    foreach ($testData as $sample) {
        $prediction = $model->predict($sample); // 使用模型进行预测
        $predictions[$sample][] = $prediction; // 存储预测结果
    }
}

foreach ($predictions as $sample => $values) {
    $finalPredictions[$sample] = mode($values); // 投票选取预测结果最多的类别
}

function mode($values) {
    $counts = array_count_values($values);
    arsort($counts);
    return key($counts);
}

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Fusion de modèles
Enfin, nous pouvons utiliser la fusion de modèles pour améliorer encore les performances de prédiction. En prenant la méthode de la moyenne pondérée comme exemple, l'exemple de code est le suivant :

// 假设模型预测结果集合为$predictions
$weights = [0.5, 0.3, 0.2]; // 模型权重，可以根据模型性能动态调整

foreach ($predictions as $sample => $values) {
    $sum = 0;
    foreach ($values as $index => $value) {
        $sum += $value * $weights[$index]; // 加权平均
    }
    $finalPredictions[$sample] = $sum;
}

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3. Résumé
Cet article présente les étapes de base de l'utilisation de PHP pour implémenter l'apprentissage d'ensemble et la fusion de modèles, et fournit des exemples de code correspondants. L'apprentissage d'ensemble et la fusion de modèles peuvent améliorer efficacement les performances et la précision des prédictions des modèles d'apprentissage automatique. Dans les applications pratiques, des méthodes d'apprentissage intégrées appropriées et des technologies de fusion de modèles peuvent être sélectionnées en fonction de problèmes spécifiques et mises en œuvre via PHP.