Implementierungsprinzip des Support Vector Machine-Algorithmus in PHP

Prinzip der Implementierung des Support Vector Machine-Algorithmus in PHP

Support Vector Machine (SVM) ist ein häufig verwendeter Algorithmus für maschinelles Lernen, der für die Klassifizierung und Regressionsanalyse verwendet wird. Es basiert auf der statistischen Lerntheorie und dem Prinzip der strukturellen Risikominimierung und erreicht Modelltraining und -vorhersage durch die Konstruktion einer optimalen Klassifizierungshyperebene.

Der SVM-Algorithmus kann auf viele Bereiche angewendet werden, z. B. Bilderkennung, Textklassifizierung, Anomalieerkennung usw. In PHP können wir den SVM-Algorithmus implementieren, indem wir die Open-Source-Bibliothek LibSVM verwenden. Im Folgenden wird das Implementierungsprinzip von SVM in PHP ausführlich vorgestellt und Codebeispiele gegeben.

1. Prinzip des SVM-Algorithmus

1. Datenvorbereitung

Der erste Schritt des SVM-Algorithmus besteht darin, Trainingsdaten vorzubereiten. Trainingsdaten bestehen aus einer Reihe von Merkmalsvektoren und entsprechenden Kategoriebezeichnungen. Merkmalsvektoren sind Attribute, die Daten beschreiben, und Kategoriebezeichnungen stellen die Datenkategorien dar. Bei binären Klassifizierungsproblemen lautet die Klassenbezeichnung normalerweise 1 oder -1.

2. Feature-Space-Mapping

Die Kernidee von SVM besteht darin, den ursprünglichen Feature-Raum in einen hochdimensionalen Feature-Raum abzubilden, damit Stichproben verschiedener Kategorien leichter getrennt werden können. Dieser Prozess wird durch Kernelfunktionen abgeschlossen. Zu den häufig verwendeten Kernelfunktionen gehören lineare Kernel, Polynomkerne und radiale Basiskerne.

3. Konstruieren Sie die optimale Klassifizierungshyperebene

Im hochdimensionalen Merkmalsraum führt der SVM-Algorithmus die Klassifizierung durch, indem er die optimale Klassifizierungshyperebene findet. Die optimale Klassifizierungshyperebene ist die Hyperebene, bei der die Stichprobenpunkte verschiedener Kategorien am weitesten voneinander entfernt sind. Die Gruppe von Abtastpunkten, die der optimalen Klassifizierungshyperebene am nächsten liegt, wird als Unterstützungsvektor bezeichnet. Der Prozess der Konstruktion der optimalen Klassifizierungshyperebene kann durch die Lösung des konvexen quadratischen Programmierproblems erreicht werden.

4. Modelltraining und -vorhersage

Durch die Trainingsdaten kann der SVM-Algorithmus die Parameter der optimalen Klassifizierungshyperebene erhalten. Diese Parameter können verwendet werden, um Modellvorhersagen zu treffen, und für neue Beispieldaten erfolgt die Klassifizierung durch Berechnung ihrer Projektion auf die optimale Klassifizierungshyperebene.

2. Implementierung des SVM-Algorithmus in PHP

In PHP können wir die LibSVM-Bibliothek verwenden, um den SVM-Algorithmus zu implementieren. LibSVM ist eine schnelle und einfache SVM-Implementierung, die lineare Kernel und radiale Basiskerne unterstützt und Trainings- und Vorhersagefunktionen bereitstellt.

1. LibSVM installieren

Um LibSVM in PHP zu verwenden, müssen Sie zunächst die LibSVM-Bibliothek installieren. Sie können die neueste Version der LibSVM-Bibliothek von der offiziellen Website (https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/) herunterladen und entpacken.

2. PHP-Code schreiben

Im PHP-Code müssen wir zunächst die Schnittstellendatei svm.php der LibSVM-Bibliothek einführen. Anschließend kann das Modell durch Aufrufen der Funktion „svm-train“ trainiert und mit der Funktion „svm-predict“ vorhergesagt werden.

Das Folgende ist ein einfacher Beispielcode für das Training und die Vorhersage binärer Klassifizierungsprobleme:

<?php

// 导入LibSVM库
require_once('libsvm-3.24/php/svm.php');

// 定义训练数据
$training_data = [
    [1, 0, 1],
    [0, 1, -1],
    ...
];

// 定义训练标签
$training_labels = [1, -1, ...];

// 定义测试数据
$test_data = [1, 1, 0];

// 创建SVM模型
$model = svm_train($training_data, $training_labels);

// 进行预测
$prediction = svm_predict($model, $test_data);

// 打印预测结果
echo $prediction;

?>

Im obigen Code importieren wir zunächst die Schnittstellendatei svm.php der LibSVM-Bibliothek. Definieren Sie dann die Trainingsdaten und Beschriftungen sowie die vorherzusagenden Testdaten. Als nächstes wird das Modelltraining durch Aufrufen der Funktion svm_train durchgeführt und die Vorhersage erfolgt durch die Funktion svm_predict. Drucken Sie abschließend die Vorhersageergebnisse aus.

3. Zusammenfassung

Anhand der obigen Codebeispiele können wir sehen, dass die Implementierung des SVM-Algorithmus in PHP sehr einfach ist. Mithilfe der LibSVM-Bibliothek können wir das Training und die Vorhersage des SVM-Modells schnell abschließen, um Klassifizierungs- und Regressionsprobleme zu lösen.

Natürlich müssen wir in praktischen Anwendungen möglicherweise die Modellparameter weiter optimieren, geeignete Kernelfunktionen und Kernelfunktionsparameter auswählen usw. Gleichzeitig müssen wir auch auf Themen wie Datenvorverarbeitung und Funktionsauswahl achten, um die Modellleistung und die Generalisierungsfähigkeiten zu verbessern.

Zusammenfassend wurden die Implementierungsprinzipien und Codebeispiele des Support Vector Machine-Algorithmus in PHP ausführlich vorgestellt. Ich hoffe, dass es den Lesern dabei hilft, den SVM-Algorithmus zu verstehen und anzuwenden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonImplementierungsprinzip des Support Vector Machine-Algorithmus in PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!