PHP ကိုမည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။ တိကျမှန်ကန်မှုကိုတိုးတက်စေရန်ဘက်ပေါင်းစုံသင်ယူမှုနှင့်မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်မှုကိုရရှိရန်

PHP ကိုမည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။ တိကျမှန်ကန်မှုကိုတိုးတက်စေရန်ဘက်ပေါင်းစုံသင်ယူမှုနှင့်မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်မှုကိုရရှိရန်

စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှုနှင့်အတုထောက်လှမ်းရေးနည်းပညာများ၏စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှုနှင့်အတူပေါင်းစည်းခြင်းနှင့်မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်ခြင်းဟာမော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့်ခန့်မှန်းချက်တိကျမှန်ကန်မှုကိုတိုးတက်စေရန် integrated သင်ယူမှုနှင့်မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်မှုသည်အဓိကနည်းလမ်းဖြစ်လာသည်။ PHP သည်လူကြိုက်များသောဝက်ဘ်ဖြည့်ကိရိယာဘာသာစကားတစ်ခုအနေဖြင့်ပေါင်းစည်းခြင်းနှင့်မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်မှုများကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန်စွမ်းရည်များအစွမ်းထက်သောစွမ်းရည်များရှိသည်။ ဤဆောင်းပါးသည် PHPP ကို ​​အသုံးပြု. ဤနည်းပညာများကိုမည်သို့အကောင်အထည်ဖော်နိုင်မည်ကိုအသေးစိတ်မိတ်ဆက်ပေးလိမ့်မည်။

1 ။ ပေါင်းစည်းထားသောသင်ယူမှုနှင့်မော်ဒယ်ပေါင်းစည်းမှုကိုနိဒါန်း

ပေါင်းစည်းလေ့လာခြင်းသည်မော်ဒယ်မျိုးစုံ၏ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုရလဒ်များကိုပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်ကြိုတင်ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုစွမ်းဆောင်ရည်ကိုတိုးတက်ကောင်းမွန်စေသောနည်းပညာဖြစ်သည်။ Model Fusion သည် Ensemble သင်ယူမှု၏ဘုံနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ နောက်ဆုံးခန့်မှန်းချက်ရလဒ်ကိုထုတ်ပေးရန်အလေးအနက်ထားသောပျမ်းမျှအားဖြင့်စံချိန်တင်များ, မဲပေးခြင်း, ဘုံမော်ဆိုတ်ပေါင်းစပ်မှုနည်းလမ်းများတွင်မဲပေးခြင်းနည်းလမ်း, ပျမ်းမျှအားဖြင့်ပျမ်းမျှနည်းလမ်း, stacking method ကိုစသည်တို့ပါဝင်သည်။

2 ။ PHP ၏ပေါင်းစည်းလေ့လာခြင်းနှင့်စံပြပေါင်းစည်းမှုကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန်အဆင့်များ

1. Dataset ကိုပြင်ဆင်ပါ။ ပထမ ဦး စွာ, လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စစ်ဆေးခြင်း, အင်္ဂါရပ်များနှင့်တံဆိပ်များပါ 0 င်ရန်, အင်္ဂါရပ်များကိုမော်ဒယ်များကိုထည့်သွင်းရန်အသုံးပြုသည်။ မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကိုအကဲဖြတ်ရန်နှင့်အတည်ပြုရန်တံဆိပ်များကိုအသုံးပြုသည်။
2. လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များ - Models မျိုးစုံကိုလေ့ကျင့်ရန် Machine Learning Libls (PHP-ML) ဟုခေါ်ဆိုရန် PHP ကိုသုံးပါ။ Data set အတွက်အချက်အလက်များအတွက်သင့်တော်သော algorithms သင့်တော်သောဆုံးဖြတ်ချက်အပင်များ, ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး 0 င်ငွေများ,
3. ဘက်ပေါင်းစုံလေ့လာမှု - ပေါင်းစည်းလေ့လာခြင်းနည်းလမ်းအားဖြင့်မော်ဒယ်မျိုးစုံ၏ခန့်မှန်းချက်၏ရလဒ်များကိုပေါင်းစည်းထားသည်။ အောက်ပါသည်မဲပေးခြင်း၏ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။

ပထမ ဦး စွာစမ်းသပ်မှုနမူနာတစ်ခုစီအတွက်ကြိုတင်ဟောကိန်းထုတ်ရန်အတွက်လေ့ကျင့်ထားသောမော်ဒယ်များစွာကိုအသုံးပြုသည်။ ထို့နောက်ခန့်မှန်းရလဒ်များအပေါ် အခြေခံ. မဲပေးခြင်းနှင့်နောက်ဆုံးခန့်မှန်းချက်ရလဒ်များအနေဖြင့်အများဆုံးပေါ်လာသည့်အမျိုးအစားကိုရွေးချယ်ပါ။ Code pegager ်ဌာန်းချက်မှာအောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည် -

<?php
// အဆိုပါမော်ဒယ်အစုတခုဟုယူဆ$models，စမ်းသပ်မှုဒေတာအစုဖြစ်ပါတယ်$testData
$predictions = [];  // သိုလှောင်မှုမော်ဒယ်ခန့်မှန်းရလဒ်များ
$finalPredictions = [];  // နောက်ဆုံးခန့်မှန်းချက်ရလဒ်များကိုသိမ်းထားပါ

foreach ($models as $model) {
    foreach ($testData as $sample) {
        $prediction = $model-> ကြိုတင်ခန့်မှန်း ($ နမူနာ); // $ ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှု [$ နမူနာ] [] = $ ခန့်မှန်းချက်ကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့မော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုပါ။ // ခန့်မှန်းချက်ရလဒ်များကိုသိုလှောင်ခြင်း}
}

foreach ($ နမူနာ => $ တန်ဖိုးများအဖြစ် $ ခန့်မှန်းချက်) {
    $ FinalPredictions [$ sample] = mode ($ တန်ဖိုးများ); // ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသည့်ရလဒ်များနှင့်အတူအမျိုးအစားကိုရွေးချယ်ရန်အတွက်ရွေးချယ်ပါ}

function ကို mode ($ တန်ဖိုးများ) {
    $ ရေတွက် = array_count_values ​​($ တန်ဖိုးများ);
    arsort ($ ရေတွက်);
    Key ($ ရေတွက်)
}
>

မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်

Model Fusion သည်တိကျမှန်ကန်မှုကိုပိုမိုတိုးတက်စေရန်အတွက်ထိရောက်သောနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ဤတွင်ကျွန်ုပ်တို့သည်စံနမူနာတစ်ခုအနေဖြင့်ပျမ်းမျှပျမ်းမျှနည်းလမ်းကို အသုံးပြု. ကုဒ်သည်အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည် -

<?php
// မော်ဒယ်ခန့်မှန်းရလဒ်များအစုသည်$predictions
$weights = [0.5, 0.3, 0.2];  // စံပြအလေးချိန်，မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အရသိရသည် dynamically ညှိနိုင်ပါတယ်

foreach ($predictions as $sample => $ တန်ဖိုးများ) {
    $ ပေါင်းလဒ် = 0;
    foreach ($ အညွှန်းကိန်း => $ တန်ဖိုးကိုအဖြစ် $ တန်ဖိုးများ) {
        $ sum + = $ တန်ဖိုး * $ အလေး [$ အညွှန်းကိန်း]; // အလေးချိန်ပျမ်းမျှ}
    $ FinalPredictions [$ sample] = $ ပေါင်းလဒ်;
}
>

3 ။ အကျဉ်းချုပ်

ဤဆောင်းပါးသည်ဘက်ပေါင်းစုံသင်ကြားမှုနှင့်စံနမူနာပေါင်းစည်းမှုရရှိရန် PHP ကိုမည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုအခြေခံသည့်အခြေခံအဆင့်များကိုမိတ်ဆက်ပေးပြီးအသေးစိတ်စာရွက်စာတမ်းများကိုဥပမာပေးသည်။ ဘက်ပေါင်းစုံလေ့လာသင်ယူခြင်းနှင့်မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်မှုနည်းလမ်းများသည်စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့်ခန့်မှန်းချက်ကိုတိကျမှန်ကန်စွာတိုးတက်စေနိုင်သည်။ လက်တွေ့ကျသောအပလီကေးရှင်းများ၌အသင့်တော်ဆုံးအသင့်တော်ဆုံးလေ့လာမှုနည်းလမ်းနှင့်မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်မှုနည်းစနစ်နှင့်မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်ခြင်းနည်းပညာကိုသီးခြားစီးပွားရေးလိုအပ်ချက်များနှင့်အချက်အလက်ဝိသေသလက္ခဏာများအပေါ် အခြေခံ. ရွေးချယ်နိုင်သည်။