Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan pembelajaran bersepadu dan gabungan model

Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan pembelajaran ensemble dan gabungan model

Pengenalan:
Dengan pembangunan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, pembelajaran ensemble dan gabungan model telah menjadi cara penting untuk meningkatkan prestasi model dan ketepatan ramalan. Sebagai bahasa pembangunan Web yang biasa digunakan, PHP juga boleh digunakan untuk melaksanakan pembelajaran bersepadu dan algoritma gabungan model. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan pembelajaran bersepadu dan gabungan model, dan menyediakan contoh kod yang sepadan.

1. Pengenalan kepada pembelajaran ensemble dan gabungan model
Pembelajaran ensemble merujuk kepada teknologi yang menggabungkan hasil ramalan pelbagai model untuk meningkatkan prestasi ramalan keseluruhan. Gabungan model ialah kaedah biasa pembelajaran ensembel Ia memperoleh hasil ramalan akhir dengan melakukan operasi seperti purata wajaran hasil ramalan berbilang model. Kaedah gabungan model yang biasa digunakan termasuk kaedah pengundian, kaedah purata wajaran, kaedah susun, dsb.

2 Langkah untuk melaksanakan pembelajaran ensemble dan gabungan model dalam PHP

1. Sediakan set data
   Pertama, anda perlu menyediakan set data untuk latihan dan ujian. Set data harus mengandungi dua bahagian: ciri dan label, di mana ciri digunakan untuk memasukkan model dan label digunakan untuk menilai dan mengesahkan prestasi model.
2. Model latihan
   Seterusnya, kami menggunakan PHP untuk memanggil pelbagai perpustakaan algoritma pembelajaran mesin (seperti PHP-ML) untuk melatih berbilang model. Untuk set data dan masalah yang berbeza, anda boleh memilih algoritma yang sesuai, seperti pepohon keputusan, regresi logistik, mesin vektor sokongan, dsb. Menggunakan set data latihan, kita boleh mendapatkan berbilang model terlatih.
3. Pembelajaran Ensemble
   Seterusnya, kita boleh menggunakan kaedah pembelajaran ensemble untuk menggabungkan hasil ramalan pelbagai model. Berikut mengambil kaedah pengundian sebagai contoh.

Pertama, untuk setiap sampel dalam set data ujian, gunakan berbilang model terlatih untuk membuat ramalan. Kemudian, undi berdasarkan keputusan ramalan, dan pilih kategori dengan keputusan ramalan terbanyak sebagai hasil ramalan akhir. Contoh kod adalah seperti berikut:

// 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);
}

4. Model Fusion
   Akhir sekali, kita boleh menggunakan gabungan model untuk meningkatkan lagi prestasi ramalan. Mengambil kaedah purata wajaran sebagai contoh, contoh kod adalah seperti berikut:

// 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;
}

3. Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan langkah asas cara menggunakan PHP untuk melaksanakan pembelajaran ensemble dan gabungan model, dan menyediakan contoh kod yang sepadan. Pembelajaran ensemble dan gabungan model boleh meningkatkan prestasi dan ketepatan ramalan model pembelajaran mesin dengan berkesan. Dalam aplikasi praktikal, kaedah pembelajaran bersepadu yang sesuai dan teknologi gabungan model boleh dipilih mengikut masalah tertentu dan dilaksanakan melalui PHP.

Rujukan:

[1] PHP-ML, 2021. https://php-ml.readthedocs.io/en/latest/

[2] Brownlee, J., 2021 . Cara Ensemle Model dalam PHP https://machinelearningmastery.com/ensemble-methods-for-deep-learning-in-php/.

[3] Zhang Jin Kajian teori dan kaedah pembelajaran ensemble. Jurnal Sains Komputer, 2006, 29(5):712-724.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan pembelajaran bersepadu dan gabungan model. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!