Detaillierte Erläuterung des Entscheidungsbaumalgorithmus in PHP

Detaillierte Erklärung des Entscheidungsbaumalgorithmus in PHP

Der Entscheidungsbaumalgorithmus ist ein gängiger Algorithmus für maschinelles Lernen, der für Klassifizierungs- und Regressionsprobleme verwendet werden kann. In PHP können wir einige Bibliotheken verwenden, um Entscheidungsbaumalgorithmen zu implementieren, z. B. PHP-ML. In diesem Artikel wird der Entscheidungsbaumalgorithmus in PHP ausführlich vorgestellt und Codebeispiele bereitgestellt.

1. Einführung
   Der Entscheidungsbaumalgorithmus stellt die Beziehung zwischen verschiedenen Merkmalen durch eine Baumstruktur dar und trifft Entscheidungen auf der Grundlage dieser Merkmale. Bei einem Klassifizierungsproblem unterteilt der Entscheidungsbaumalgorithmus den Datensatz nach Merkmalswerten, bis alle Daten korrekt klassifiziert sind. Bei Regressionsproblemen kann der Entscheidungsbaumalgorithmus auch verwendet werden, um den Wert numerischer Variablen vorherzusagen.

2. Installieren Sie die PHP-ML-Bibliothek
   Bevor Sie die PHP-ML-Bibliothek verwenden, müssen Sie sie zunächst installieren. Sie können die PHP-ML-Bibliothek über Composer installieren. Sie müssen lediglich den folgenden Befehl im Projektverzeichnis ausführen:

   composer require php-ai/php-ml

3. Entscheidungsbaumklassifizierung
   Das Folgende ist ein Beispiel für eine einfache Entscheidungsbaumklassifizierung. Angenommen, wir haben einen Datensatz mit zwei Merkmalen X und Y, die jeweils die Abszisse und die Ordinate darstellen. Wir müssen anhand dieser beiden Merkmale bestimmen, zu welcher Kategorie der Datenpunkt gehört.

require_once 'vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationDecisionTree;

$samples = [[0, 0], [1, 1], [0, 1], [1, 0]];
$labels = ['classA', 'classA', 'classB', 'classB'];

$classifier = new DecisionTree();
$classifier->train($samples, $labels);

$predicted = $classifier->predict([0, 0]);
echo 'Predicted class: ' . $predicted;

Der obige Code importiert zunächst die PHP-ML-Bibliothek und erstellt ein DecisionTree-Objekt. Anschließend werden ein Datensatz $samples und entsprechende Labels $labels definiert. Hier teilen wir den Datensatz einfach in zwei Kategorien auf. Als nächstes verwenden Sie die Methode train(), um das Modell zu trainieren, und verwenden Sie dann die Methode predict(), um die Kategorie des neuen Datenpunkts vorherzusagen. $samples和对应的标签$labels，这里我们简单地将数据集分为两个类别。接下来，使用train()方法来训练模型，再使用predict()方法来预测新数据点的类别。

4. 决策树回归
   除了分类问题，决策树算法也可以用于回归问题。下面是一个简单的决策树回归的示例。假设我们有一个数据集，其中包含一个特征X和对应的目标值Y。我们需要根据特征X来预测目标值Y。

require_once 'vendor/autoload.php';

use PhpmlRegressionDecisionTree;

$samples = [[0], [1], [2], [3]];
$targets = [1, 2, 3, 4];

$regressor = new DecisionTree();
$regressor->train($samples, $targets);

$predicted = $regressor->predict([4]);
echo 'Predicted value: ' . $predicted;

上述代码首先导入了php-ml库，并创建了一个DecisionTree对象。然后，定义了一个数据集$samples和对应的目标值$targets。接下来，使用train()方法来训练模型，再使用predict()

Entscheidungsbaum-Regression
Neben Klassifizierungsproblemen kann der Entscheidungsbaum-Algorithmus auch für Regressionsprobleme verwendet werden. Unten finden Sie ein Beispiel für eine einfache Entscheidungsbaum-Regression. Angenommen, wir haben einen Datensatz, der ein Merkmal X und einen entsprechenden Zielwert Y enthält. Wir müssen den Zielwert Y basierend auf dem Merkmal X vorhersagen.
5. 
   rrreee
Der obige Code importiert zunächst die PHP-ML-Bibliothek und erstellt ein DecisionTree-Objekt. Anschließend werden ein Datensatz $samples und entsprechende Zielwerte $targets definiert. Als nächstes verwenden Sie die Methode train(), um das Modell zu trainieren, und verwenden Sie dann die Methode predict(), um den Zielwert des neuen Datenpunkts vorherzusagen.
Zusammenfassung🎜In diesem Artikel wird der Entscheidungsbaumalgorithmus in PHP ausführlich vorgestellt und entsprechende Codebeispiele bereitgestellt. Der Entscheidungsbaumalgorithmus ist ein leistungsstarker Algorithmus für maschinelles Lernen, mit dem Klassifizierungs- und Regressionsprobleme gelöst werden können. Mit der PHP-ML-Bibliothek können wir den Entscheidungsbaumalgorithmus einfach in PHP implementieren und Modelltraining und -vorhersage durchführen. 🎜🎜🎜Ich hoffe, dieser Artikel hilft Ihnen, den Entscheidungsbaumalgorithmus zu verstehen und ihn in PHP anzuwenden! 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erläuterung des Entscheidungsbaumalgorithmus in PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!