한국어
한국어
기계 학습 및 인공 지능 기술의 지속적인 발전으로 통합 학습 및 모델 퓨전은 모델 성능 및 예측 정확도를 향상시키는 핵심 방법이되었습니다. 인기있는 웹 개발 언어로서 PHP는 통합 학습 및 모델 퓨전 알고리즘을 구현할 수있는 강력한 기능을 가지고 있습니다. 이 기사는 PHP를 사용하여 이러한 기술을 구현하는 방법을 자세히 소개하고 실제 코드 예제를 신속하게 시작할 수 있도록 도와줍니다.
통합 학습은 여러 모델의 예측 결과를 결합하여 전반적인 예측 성능을 향상시키는 기술입니다. 모델 퓨전은 앙상블 학습의 일반적인 방법입니다. 가중 평균화, 투표 등을 통해 여러 모델의 출력을 결합하여 최종 예측 결과를 생성합니다. 일반적인 모델 퓨전 방법에는 투표 방법, 가중 평균 방법, 스태킹 방법 등이 포함됩니다.
먼저 각 테스트 샘플에 대해 여러 훈련 된 모델이 예측에 사용됩니다. 그런 다음 예측 결과를 기반으로 투표하고 최종 예측 결과로 가장 많이 나타나는 범주를 선택하십시오. 코드 예제는 다음과 같습니다.
<?php
// 모델 세트가 있다고 가정하십시오$models，테스트 데이터 세트입니다$testData
$predictions = []; // 스토리지 모델 예측 결과
$finalPredictions = []; // 최종 예측 결과를 저장하십시오
foreach ($models as $model) {
foreach ($testData as $sample) {
$prediction = $model-> 예측 ($ 샘플); // 모델을 사용하여 $ 예측을 예측합니다 [$ 샘플] [] = $ prediction; // 예측 결과 저장}
}
foreach ($ predictions as $ 샘플 => $ 값) {
$ finalPredictions [$ 샘플] = 모드 ($ 값); // 가장 예측 된 결과로 카테고리를 선택하기 위해 투표}
함수 모드 ($ 값) {
$ counts = array_count_values ($ 값);
Arsort ($ counts);
리턴 키 ($ counts);
}
?>
모델 퓨전은 예측 정확도를 더욱 향상시키는 효과적인 수단입니다. 여기서 우리는 가중 평균 방법을 예로 사용합니다. 코드는 다음과 같습니다.
<?php
// 모델 예측 결과가 설정되었다고 가정하십시오$predictions
$weights = [0.5, 0.3, 0.2]; // 모델 무게，모델 성능에 따라 동적으로 조정할 수 있습니다
foreach ($predictions as $sample => $ 값) {
$ sum = 0;
foreach ($ value as $ index => $ value) {
$ sum += $ value * $ weights [$ index]; // 가중 평균}
$ finalPredictions [$ sample] = $ sum;
}
?>
이 기사는 PHP를 사용하여 통합 학습 및 모델 통합을 달성하는 방법의 기본 단계를 소개하고 자세한 코드 예제를 제공합니다. 통합 학습 및 모델 융합 방법은 기계 학습 모델의 성능 및 예측 정확도를 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 실제 응용 분야에서 가장 적합한 통합 학습 방법 및 모델 융합 기술은 특정 비즈니스 요구 및 데이터 특성에 따라 선택할 수 있습니다.
