Comment modéliser des arbres de décision et des réseaux de neurones en PHP ?

Avec le développement rapide de l'apprentissage automatique, les arbres de décision et les réseaux de neurones sont devenus l'un des modèles les plus utilisés. Ils ont des applications dans divers domaines, tels que la finance, les soins médicaux, le commerce électronique, etc. Comment modéliser des arbres de décision et des réseaux de neurones en PHP ? Nous allons vous le présenter en détail dans cet article.

1. Modélisation de l'arbre de décision

L'arbre de décision est un modèle de classification avec une structure arborescente. Son cœur est de sélectionner le meilleur modèle de classification dans l'ensemble de données. Les nœuds d'un arbre de décision peuvent être des nœuds feuilles qui représentent des réponses oui/non, ou des nœuds qui représentent des décisions. Le processus de construction de l'arbre de décision consiste à partir de la racine et à sélectionner progressivement les meilleures caractéristiques pour la segmentation jusqu'à ce que les conditions d'arrêt prédéfinies soient atteintes.

Pour implémenter la modélisation d'arbre de décision en PHP, vous pouvez utiliser la bibliothèque PHP-ML. La bibliothèque PHP-ML fournit un classificateur d'arbre de décision : DecisionTreeClassifier. Voici un exemple de code simple :

<?php
use PhpmlClassificationDecisionTree;
use PhpmlModelManager;

require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

$trainingSamples = [[1, 2], [1, 4], [3, 1], [3, 3], [2, 2], [4, 1], [4, 3]];
$trainingLabels = ['a', 'a', 'a', 'b', 'a', 'b', 'b'];

$classifier = new DecisionTree();
$classifier->train($trainingSamples, $trainingLabels);

$modelManager = new ModelManager();
$modelManager->saveToFile($classifier, 'classifier.phpml');

Dans le code ci-dessus, nous utilisons le classificateur DecisionTree de PHP-ML pour entraîner un modèle de classification simple et utilisons le gestionnaire de modèles pour transférer le modèle formé. un fichier pour une utilisation ultérieure.

2. Modélisation du réseau de neurones

Le réseau de neurones est un modèle qui imite le système nerveux du cerveau humain. Il possède des caractéristiques non linéaires et peut s'adapter à différentes entrées grâce à l'apprentissage. . Les réseaux neuronaux sont constitués d'unités (neurones) et de bords pondérés qui les relient, et peuvent être entraînés à l'aide de l'algorithme de rétropropagation.

Pour implémenter la modélisation de réseaux de neurones en PHP, vous pouvez utiliser l'extension PHP Neural Network. Voici un exemple de code simple :

<?php
use FFI;

$ffi = FFI::cdef("
    typedef struct {
        double* input;
        double* hidden;
        double output;
    } neuron;

    void init_neurons(neuron* ns);
    void train(neuron* ns, double* inputs, double output);
    double test(neuron* ns, double* inputs);
", "nn.c");

$ns = FFI::new("neuron[4]");

$ffi->init_neurons($ns);

for ($i = 0; $i < 10000; ++$i) {
    $ffi->train($ns, [0, 0], 0);
    $ffi->train($ns, [0, 1], 1);
    $ffi->train($ns, [1, 0], 1);
    $ffi->train($ns, [1, 1], 0);
}

$result = $ffi->test($ns, [0, 0]); // 0
$result = $ffi->test($ns, [0, 1]); // 1
$result = $ffi->test($ns, [1, 0]); // 1
$result = $ffi->test($ns, [1, 1]); // 0

Dans le code ci-dessus, nous utilisons l'extension PHP Neural Network pour entraîner un simple réseau de neurones et l'utiliser pour effectuer des opérations logiques XOR.

Conclusion

Les arbres de décision et les réseaux de neurones sont des méthodes de modélisation très importantes en apprentissage automatique. Ces deux méthodes peuvent être implémentées en PHP en utilisant respectivement la bibliothèque PHP-ML et l'extension PHP Neural Network. Pour mieux comprendre ces deux méthodes, il est recommandé aux lecteurs de continuer à apprendre le contenu pertinent afin qu'il puisse être mieux appliqué aux projets réels.

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!