機(jī)能エンジニアリングは、データの前処理と機(jī)能構(gòu)造の組み合わせであり、元のデータをモデルで理解しやすいフォームに変換することを目的としています。元のデータには、多くの場合、ノイズ、欠損値、一貫性のない形式、モデルへの直接入力などの問題が含まれていることが多いためです。一般的な操作には、次のものが含まれます。1。simpleimputerまたはfillna()での充填などの値処理を欠いています。 2。0/1へのバイナリ変數(shù)マッピングなどのカテゴリエンコーディング、および複數(shù)のカテゴリは、1ホットまたはターゲットエンコードを使用します。 3。標(biāo)準(zhǔn)化やminmaxscalerなどの標(biāo)準(zhǔn)化と正規(guī)化。 4。年齢セグメンテーションや収入間隔などのボックス処理。より意味のある機(jī)能構(gòu)造は、eコマースシナリオで「最後の購入から數(shù)日間」や「過去30日間の購入數(shù)」の構(gòu)築など、ビジネスの理解と組み合わせる必要があり、DateTimeモジュール、GroupBy()、Rolling()を通じて実裝されています。建設(shè)後、冗長性を回避するために相関を確認(rèn)する必要があり、Corr()またはVIFを使用して検出できます。推奨されるツールには、Feature-Engine、Category_Encoders、ColumnTransformer Pipelineが含まれ、効率と保守性を向上させます。機(jī)能エンジニアリングは、Pythonツールチェーンに精通し、データに対する感度を維持する必要がある継続的な反復(fù)プロセスです。
機(jī)能エンジニアリングを行うとき、多くの人はこれが最初は「形而上學(xué)的な」仕事であると考えていますが、実際にはデータの前処理と機(jī)能構(gòu)造の組み合わせです。主流のツールとして、Pythonはすでにこの分野に多くの成熟したライブラリと方法を持っています。重要なのは、モデルのニーズに応じてデータを解決して調(diào)整したい問題を理解することです。

なぜ最初に機(jī)能エンジニアリングを行うのですか?
機(jī)械學(xué)習(xí)モデルは魔法ではなく、明確な構(gòu)造と豊富な情報(bào)を持つ入力が必要です。元のデータには、多くの場合、ノイズ、欠損値、一貫性のない形式などの問題が含まれており、モデルに直接フィードすると効果が良くありません。機(jī)能エンジニアリングの目的は、元のデータをモデルがよりよく理解できるフォームに変えることです。
たとえば、タイムスタンプフィールドがある場合、モデルに直接スローすることは役に立たない場合がありますが、「曜日」や「休日かどうか」などの情報(bào)を抽出すると、販売またはユーザーの行動を予測するのに役立ちます。

一般的な機(jī)能エンジニアリングオペレーションは何ですか?
この部分は実用的な操作ステップであり、Pythonには次のような既製の方法があります。
-
欠損値処理:
SimpleImputer
を使用して數(shù)値が欠落しているか、fillna()
を使用して手動で入力できます。時(shí)々、それ自體が情報(bào)が情報(bào)であり、単一のマーキング列を作成することは悪い考えではありません。 - カテゴリエンコーディング:性別などのバイナリ変數(shù)は0/1に直接マッピングできますが、都市のようなマルチカテゴリは1ホットまたはターゲットエンコーディングを考慮する必要があります。
-
標(biāo)準(zhǔn)化と正規(guī)化:多くのモデルは入力範(fàn)囲に敏感であるため、
StandardScaler
またはMinMaxScaler
使用する必要があります。 - ボックス処理:継続的な可変離散化により、年齢セグメンテーション、収入範(fàn)囲など、モデルがトレンドをキャプチャしやすくなる場合があります。
たとえば、Pandasでデータフレームを読んだ場合、Dimension Explosionの問題に注意を払う必要がありますが、 pd.get_dummies()
を使用して1ホットのエンコードを簡単に実行できます。

より意味のある機(jī)能構(gòu)造を行うにはどうすればよいですか?
この部分は、ビジネスと組み合わせて理解する必要があり、コードのみに依存することはできません。たとえば、eコマースシナリオでは、元の購入記録に加えて、「最後の購入時(shí)に何日か」、「過去30日間の購入數(shù)」、「平均注文間隔」などの機(jī)能を構(gòu)築することもできます。
Pythonは、 datetime
モジュールを使用して時(shí)差を扱うなど、 groupby()
を使用して統(tǒng)計(jì)インジケーターを集約し、 rolling()
Window関數(shù)を使用して動的機(jī)能として機(jī)能するなど、多くの便利さを提供します。
無視しやすいことの1つは、新しい機(jī)能を構(gòu)築した後、冗長な情報(bào)を?qū)毪筏胜い瑜Δ衰隶Д氓工氡匾ⅳ毪长趣扦埂?corr()
を使用して表示するか、VIFを使用して多重共線性を検出できます。
ツールの推奨事項(xiàng):ホイールをリメイクしないでください
Pythonエコシステムには、機(jī)能エンジニアリングのための多くの補(bǔ)助ツールがあります。これは、多くのトラブルを節(jié)約するのに役立ちます。
-
Feature-engine
:これは、機(jī)能エンジニアリングを?qū)熼Tとするライブラリであり、欠損値の補(bǔ)間、変換、ビニング、その他の機(jī)能をサポートしています。 APIスタイルはSklearnに似ています。 -
category_encoders
:leaveOneoutやターゲットエンコーディングなどの高度な方法を含む、Sklearn自身のエンコーダーよりも豊富です。 -
scikit-learn
のColumnTransformer
Pipeline
:複數(shù)の機(jī)能処理プロセスを統(tǒng)合して、再利用性と保守性を向上させることができます。
たとえば、異なる処理方法を異なる列に適用する場合は、 ColumnTransformer
を使用して変換パイプラインを定義し、パイプラインに詰めて一緒に実行できます。
基本的にそれだけです。機(jī)能エンジニアリングは、一度にタスクではなく、モデルチューニングとしての継続的な反復(fù)プロセスです。 Pythonでそれを行う場合、重要なのは、データに対する感度を維持しながらツールチェーンに精通することです。
以上がPythonを使用した機(jī)能エンジニアリングの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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ユーザー音聲入力がキャプチャされ、フロントエンドJavaScriptのMediareCorder APIを介してPHPバックエンドに送信されます。 2。PHPはオーディオを一時(shí)ファイルとして保存し、STTAPI(GoogleやBaiduの音聲認(rèn)識など)を呼び出してテキストに変換します。 3。PHPは、テキストをAIサービス(Openaigptなど)に送信して、インテリジェントな返信を取得します。 4。PHPは、TTSAPI(BaiduやGoogle Voice Synthesisなど)を呼び出して音聲ファイルに返信します。 5。PHPは、音聲ファイルをフロントエンドに戻し、相互作用を完了します。プロセス全體は、すべてのリンク間のシームレスな接続を確保するためにPHPによって支配されています。

AIによるテキストエラーの修正と構(gòu)文最適化を?qū)g現(xiàn)するには、次の手順に従う必要があります。1。Baidu、Tencent API、またはオープンソースNLPライブラリなどの適切なAIモデルまたはAPIを選択します。 2。PHPのカールまたはガズルを介してAPIを呼び出し、返品結(jié)果を処理します。 3.アプリケーションにエラー修正情報(bào)を表示し、ユーザーが採用するかどうかを選択できるようにします。 4.構(gòu)文の検出とコードの最適化には、PHP-LとPHP_CODESNIFFERを使用します。 5.フィードバックを継続的に収集し、モデルまたはルールを更新して効果を改善します。 AIAPIを選択するときは、PHPの精度、応答速度、価格、サポートの評価に焦點(diǎn)を當(dāng)てます。コードの最適化は、PSR仕様に従い、キャッシュを合理的に使用し、円形クエリを避け、定期的にコードを確認(rèn)し、Xを使用する必要があります。

適切なPHPフレームワークを選択する場合、プロジェクトのニーズに応じて包括的に検討する必要があります。Laravelは迅速な発展に適しており、データベースの操作と動的フォームレンダリングに便利なEloquentormおよびBladeテンプレートエンジンを提供します。 Symfonyは、より柔軟で複雑なシステムに適しています。 Codeigniterは軽量で、高性能要件を持つ簡単なアプリケーションに適しています。 2。AIモデルの精度を確保するには、高品質(zhì)のデータトレーニング、評価インジケーター(精度、リコール、F1値など)の合理的な選択、定期的なパフォーマンス評価とモデルチューニング、およびユニットテストと統(tǒng)合テストを通じてコードの品質(zhì)を確保しながら、入力データを継続的に監(jiān)視してデータドリフトを防ぐ必要があります。 3.ユーザーのプライバシーを保護(hù)するためには多くの手段が必要です:機(jī)密データを暗號化および保存する(AESなど

Seabornのジョイントプロットを使用して、2つの変數(shù)間の関係と分布をすばやく視覚化します。 2。基本的な散布図は、sns.jointplot(data = tips、x = "total_bill"、y = "tip"、dind = "scatter")によって実裝され、中心は散布図であり、ヒストグラムは上部と右側(cè)と右側(cè)に表示されます。 3.回帰線と密度情報(bào)をdind = "reg"に追加し、marminal_kwsを組み合わせてエッジプロットスタイルを設(shè)定します。 4。データ量が大きい場合は、「ヘックス」を使用することをお勧めします。

AIセンチメントコンピューティングテクノロジーをPHPアプリケーションに統(tǒng)合するために、COREはセンチメント分析にクラウドサービスAIAPI(Google、AWS、Azureなど)を使用し、HTTPリクエストを介してテキストを送信し、JSON結(jié)果を返し、データベースに感情的なデータを保存し、それによって自動化された処理とユーザーフィードバックのデータ検査を?qū)g現(xiàn)することです。特定の手順には次のものが含まれます。1。正確性、コスト、言語サポート、統(tǒng)合の複雑さを考慮して、適切なAIセンチメント分析APIを選択します。 2。ガズルまたはカールを使用してリクエストを送信し、センチメントスコア、ラベル、および強(qiáng)度情報(bào)を保存します。 3。優(yōu)先順位の並べ替え、トレンド分析、製品の反復(fù)方向、ユーザーセグメンテーションをサポートする視覚的なダッシュボードを構(gòu)築します。 4。APIコールの制限や數(shù)などの技術(shù)的課題に対応する

ビデオコンテンツ分析のAIを組み合わせたPHPの中心的なアイデアは、PHPをバックエンド「接著剤」として機(jī)能させ、最初にビデオをクラウドストレージにアップロードし、次に非同期分析のためにAIサービス(Google CloudVideoaiなど)を呼び出すことです。 2。PHPは、JSONの結(jié)果を解析し、人、オブジェクト、シーン、音聲、その他の情報(bào)を抽出して、インテリジェントタグを生成し、データベースに保存します。 3.利點(diǎn)は、PHPの成熟したWebエコシステムを使用して、既存のPHPシステムを持つプロジェクトが効率的に実裝するのに適したAI機(jī)能を迅速に統(tǒng)合することです。 4.一般的な課題には、大規(guī)模なファイル処理(事前に署名されたURLを使用したクラウドストレージに直接送信)、非同期タスク(メッセージキューの導(dǎo)入)、コスト制御(オンデマンド分析、予算監(jiān)視)、および結(jié)果最適化(ラベル標(biāo)準(zhǔn)化)が含まれます。 5.スマートタグは視覚を大幅に改善します

PHPのAIテキストの概要の開発の中核は、テキストの前処理、APIリクエスト、応答分析、結(jié)果表示を?qū)g現(xiàn)するためのコーディネーターとして外部AIサービスAPI(Openai、Huggingfaceなど)を呼び出すことです。 2。制限は、コンピューティングのパフォーマンスが弱く、AIエコシステムが弱いことです。応答戦略は、API、サービス分離、非同期処理を活用することです。 3.モデルの選択は、概要の品質(zhì)、コスト、遅延、並行性、データプライバシー、およびGPTやBART/T5などの抽象モデルを推奨する必要があります。 4.パフォーマンスの最適化には、キャッシュ、非同期キュー、バッチ処理、近くのエリアの選択が含まれます。エラー処理は、システムの安定した効率的な動作を確保するために、現(xiàn)在の制限再生、ネットワークタイムアウト、キーセキュリティ、入力検証、ロギングをカバーする必要があります。

文字列リストは、 '' .join(words)などのJoIn()メソッドとマージして、「Helloworldfrompython」を取得できます。 2。NUMBERリストは、參加する前にMAP(STR、數(shù)字)または[STR(x)forxinNumbers]を備えた文字列に変換する必要があります。 3.任意のタイプリストは、デバッグに適したブラケットと引用符のある文字列に直接変換できます。 4。カスタム形式は、 '|' .join(f "[{item}]" foriteminitems)output "[a] | [などのjoin()と組み合わせたジェネレーター式によって実裝できます。
