Le c?ur de la définition des propriétés du modèle dans l'apprentissage automatique ou la programmation est de clarifier les données dont le modèle doit se souvenir et la déclarer de manière spécifique. 1. Dans l'apprentissage automatique, si vous utilisez Scikit-Learn ou TensorFlow, vous devez déterminer les variables d'entrée (telles que l'age, le revenu) et les organiser en un tableau pour les transmettre à la formation de modèle; 2. Dans la programmation orientée objet, si vous utilisez des méthodes INIT pour définir les attributs (tels que le nom, l'age) dans les classes Python, vous pouvez initialiser les champs de données; 3. Lorsque vous utilisez des cadres ORM tels que Django, vous pouvez hériter de la classe de modèle et définir les types de champs (tels que Charfield, Floatfield) pour cartographier la structure de la table de base de données; 4. Vous pouvez également définir des propriétés légères sous forme JSON ou dictionnaire, ce qui convient au transfert de données temporaire sans traitement logique complexe.
La définition des propriétés du modèle dans l'apprentissage automatique ou la programmation est essentiellement indique au système ce qu'il faut se rappeler ou quelles fonctionnalités de données traiter. Comment fonctionner dépend du framework ou du langage que vous utilisez, mais la logique de base est la même: clarifiez d'abord la structure de données que vous souhaitez enregistrer ou traiter, puis déclarer ces propriétés via une syntaxe spécifique.
1. Définir les fonctionnalités du modèle dans l'apprentissage automatique (fonctionnalités)
Si vous formez un modèle d'apprentissage automatique, comme Scikit-Learn ou TensorFlow, les soi-disant ?propriétés du modèle? se réfèrent généralement aux caractéristiques des données d'entrée.
Comment faire?
- Déterminez les variables que vous souhaitez utiliser, telles que l'age de l'utilisateur, le prix du produit, la longueur du texte, etc.;
- Organisez ces variables en table ou tableau;
- Avant d'entra?ner le modèle, passez ces données au modèle en entrée.
Par exemple:
De Sklearn.Linear_Model Import Lineargression X = [[25, 50 000], [35, 60 000], [45, 70 000]] # age et revenu y = [200, 250, 300] # Modèle de prix de loyer = linéaire () () Model.Fit (x, y)
Dans cet exemple, X est la propriété d'entrée du modèle, qui a deux dimensions: l'age et le revenu.
2. Définissez les propriétés d'une classe dans la programmation orientée objet (comme les classes Python)
Si vous écrivez du code, comme la définition d'un modèle User dans Python, l'attribut de modèle est le champ de données que cette classe devrait avoir.
Une pratique courante consiste à initialiser les attributs en utilisant la méthode __init__ :
Utilisateur de classe:
Def __init __ (soi, nom, age, e-mail):
self.name = nom
self.age = age
self.email = e-mailL'objet créé de cette manière a ces trois propriétés:
user1 = user ("Alice", 30, "Alice@example.com")
imprimer (user1.name) # sortie AliceCette méthode convient aux modèles personnalisés, tels que les modèles de base de données, les modèles d'informations utilisateur, etc.
3. Utilisez le cadre ORM pour définir un modèle (comme Django ou Sqlalchemy)
Si vous utilisez un framework Web comme Django, les propriétés du modèle sont généralement des champs de la table de base de données.
Prenez un exemple de Django:
à partir de modèles d'importation django.db
Produit de classe (modèles.model):
name = modèles.charfield (max_length = 100)
prix = modèles.floatfield ()
in_stock = modèles.booleanfield (default = true) Ce code définit un modèle Product , avec trois attributs: nom, prix et s'il se trouve dans la bibliothèque. Django générera automatiquement la table de base de données correspondante pour vous.
L'avantage de cette méthode d'écriture est que vous pouvez manipuler directement l'objet et que les données sous-jacentes sont également persistées.
4. Définir les propriétés du modèle léger sous forme json ou dictionnaire
Parfois, vous n'avez pas à utiliser des classes ou des bases de données, vous pouvez également utiliser des dictionnaires ou JSON pour simuler les propriétés du modèle, en particulier dans les fichiers de configuration ou les interfaces API.
Par exemple:
{
"Nom": "John Doe",
"Age": 30,
"is_active": vrai
}Ou en python:
user = {
"Nom": "John Doe",
"Age": 30,
"is_active": vrai
}Cette méthode d'écriture convient au stockage temporaire ou au transfert de données, mais ne convient pas à la logique métier complexe.
Fondamentalement, ce sont les moyens. Dans différents scénarios, les méthodes de ?définition des attributs du modèle? sont différentes, mais le noyau est basé sur ?quelles données voulez-vous que ce modèle se souvienne?. Sélectionnez les bons outils et formats et vous pouvez commencer rapidement.
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