Comment utiliser PHP pour le data mining et le machine learning ?

Avec l'avènement de l'ère de l'information, les données sont devenues une ressource indispensable à la production et à la vie humaines. L’exploration de données et l’apprentissage automatique, en tant que moyens importants d’analyse des données, font l’objet d’une attention et d’applications de plus en plus répandues. PHP, en tant que langage de script côté serveur largement utilisé dans le développement Web, a également progressivement commencé à émerger dans les domaines de l'exploration de données et de l'apprentissage automatique. Cet article explique comment utiliser PHP pour l'exploration de données et l'apprentissage automatique.

1. Exploration de données

L'exploration de données est le processus de découverte d'informations potentielles, jusqu'alors inconnues, et utiles à partir de grandes quantités de données. Il comprend généralement des étapes telles que le prétraitement des données, la sélection des fonctionnalités, la création et l'évaluation du modèle. Voici comment utiliser PHP pour l'exploration de données.

1. Prétraitement des données

Avant l'exploration de données, les données originales doivent être nettoyées et prétraitées. Les méthodes courantes de prétraitement des données incluent le nettoyage des données, la transformation des données et la normalisation des données.

En PHP, vous pouvez utiliser certaines bibliothèques tierces telles que php-ml ou phpdataobjects pour le prétraitement des données. Ces bibliothèques fournissent une série de fonctions de prétraitement des données, telles que le nettoyage des données, le traitement des valeurs manquantes, la standardisation et la normalisation, etc. Par exemple, vous pouvez utiliser le code suivant pour standardiser les données :

use PhpmlPreprocessingStandardScaler;
 
$scaler = new StandardScaler();
$scaler->fit($samples); // 计算数据的标准偏差和均值
$scaler->transform($samples); // 对数据进行标准化

2. Sélection des fonctionnalités

La sélection des fonctionnalités consiste à sélectionner certaines des fonctionnalités les plus représentatives de l'ensemble de fonctionnalités d'origine afin de réduire les dimensions des données, d'améliorer la précision et la vitesse du modèle. Vitesse d'entraînement du modèle et à d'autres fins.

En PHP, la sélection des fonctionnalités peut être réalisée via la bibliothèque d'ingénierie de fonctionnalités php-ml. php-ml fournit certaines fonctions de sélection de fonctionnalités, telles que la méthode du seuil de variance, la méthode du seuil de corrélation, la méthode d'information mutuelle, etc. Par exemple, vous pouvez utiliser le code suivant pour sélectionner des fonctionnalités importantes :

use PhpmlFeatureSelectionVarianceThreshold;
 
$selector = new VarianceThreshold(0.8); // 使用方差阈值法选择方差大于0.8的特征
$selector->fit($samples);
$selector->transform($samples); // 选择重要的特征

3. Construire un modèle

Lors de l'exploration de données, vous devez créer un modèle approprié. PHP fournit également certaines bibliothèques d'apprentissage automatique, telles que php-ml et FANN (Fast Artificial Neural Network Library). Ces bibliothèques fournissent une variété d'algorithmes d'apprentissage automatique couramment utilisés, tels que la classification, la régression, le clustering, les réseaux de neurones, etc.

Par exemple, lorsque vous utilisez l'algorithme Naive Bayes en php-ml, vous pouvez utiliser le code suivant pour créer un modèle :

use PhpmlClassificationNaiveBayes;
 
$classifier = new NaiveBayes();
$classifier->train($samples, $targets); // 训练模型

4. Évaluation du modèle

Lors de la construction, de l'optimisation et de la sélection d'un modèle, vous devez évaluer le modèle. Les méthodes courantes d'évaluation de modèles incluent la validation croisée et les courbes ROC. En PHP, vous pouvez utiliser le code suivant pour évaluer le modèle :

use PhpmlClassificationAccuracy;
 
$accuracy = new Accuracy();
$accuracy->score($predicted, $expected); // 返回准确率具体数值

2. Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est une méthode automatisée basée sur des données qui permet un apprentissage et une prédiction autonomes en entraînant le modèle. Voici comment utiliser PHP pour l'apprentissage automatique.

1. Préparation des données

Avant d'effectuer l'apprentissage automatique, les données doivent être préparées. En règle générale, nous extrayons les caractéristiques des données brutes, puis nous les associons aux étiquettes. En PHP, nous pouvons utiliser le code suivant pour lire et traiter les données :

$data = new SplFileObject('data.csv');
$data->setFlags(SplFileObject::READ_CSV);
foreach ($data as $row) {
    $samples[] = array_slice($row, 0, -1);
    $targets[] = end($row);
}

2. Formation du modèle

Lors de l'apprentissage automatique, le modèle doit être entraîné. En PHP, vous pouvez utiliser le code suivant pour entraîner le modèle :

use FANNFANN;
 
$num_input = count($samples[0]); // 特征数目
$num_output = 1; // 标签数目
$num_layers = 3; // 网络层数
$num_neurons_hidden = 4; // 隐藏层神经元数目
 
$ann = new FANN($num_layers, $num_input, $num_neurons_hidden, $num_output);
$ann->train($samples, $targets);

3. Prédiction du modèle

En machine learning, nous pouvons utiliser le modèle entraîné pour faire des prédictions. En PHP, vous pouvez utiliser le code suivant pour prédire le modèle :

$predicted = array();
foreach ($samples as $sample) {
    $predicted[] = $ann->run($sample); // 预测结果
}

4. Évaluation du modèle

En apprentissage automatique, nous devons évaluer la précision et d'autres indicateurs du modèle. En PHP, vous pouvez utiliser le code suivant pour évaluer le modèle :

use PhpmlMetricAccuracy;
 
$accuracy = new Accuracy();
$accuracy->score($predicted, $targets); // 返回准确率具体数值

En résumé, PHP est progressivement devenu un outil puissant dans les domaines du data mining et du machine learning. Avec l'aide de bibliothèques tierces existantes, nous pouvons rapidement implémenter des tâches d'exploration de données et d'apprentissage automatique en PHP. Je pense qu'à mesure que la technologie PHP continue de se développer et de s'améliorer, elle jouera un rôle de plus en plus important dans le domaine des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!