Explication détaillée de l'algorithme d'arbre de décision en PHP

Explication détaillée de l'algorithme de l'arbre de décision en PHP

L'algorithme de l'arbre de décision est un algorithme d'apprentissage automatique courant qui peut être utilisé pour les problèmes de classification et de régression. En PHP, nous pouvons utiliser certaines bibliothèques pour implémenter des algorithmes d'arbre de décision, tels que php-ml. Cet article présentera en détail l'algorithme d'arbre de décision en PHP et fournira des exemples de code.

1. Introduction
   L'algorithme d'arbre de décision représente la relation entre différentes fonctionnalités à travers une structure arborescente et prend des décisions basées sur ces fonctionnalités. Dans un problème de classification, l'algorithme d'arbre de décision divise l'ensemble de données en fonction des valeurs des caractéristiques jusqu'à ce que toutes les données soient correctement classées. Dans les problèmes de régression, l’algorithme de l’arbre de décision peut également être utilisé pour prédire la valeur des variables numériques.

2. Installer la bibliothèque php-ml
   Avant d'utiliser la bibliothèque php-ml, vous devez d'abord l'installer. Vous pouvez installer la bibliothèque php-ml via Composer. Il vous suffit d'exécuter la commande suivante dans le répertoire du projet :

   composer require php-ai/php-ml

3. Classification d'arbre de décision
   Ce qui suit est un exemple de classification simple d'arbre de décision. Supposons que nous ayons un ensemble de données contenant deux caractéristiques X et Y, représentant respectivement l'abscisse et l'ordonnée. Nous devons déterminer à quelle catégorie appartient le point de données en fonction de ces deux caractéristiques.

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;

Le code ci-dessus importe d'abord la bibliothèque php-ml et crée un objet DecisionTree. Ensuite, un ensemble de données $samples et les étiquettes correspondantes $labels sont définis. Ici, nous divisons simplement l'ensemble de données en deux catégories. Ensuite, utilisez la méthode train() pour entraîner le modèle, puis utilisez la méthode predict() pour prédire la catégorie du nouveau point de données. $samples和对应的标签$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()

Régression d'arbre de décision
En plus des problèmes de classification, l'algorithme d'arbre de décision peut également être utilisé pour les problèmes de régression. Vous trouverez ci-dessous un exemple de régression simple d’un arbre de décision. Supposons que nous ayons un ensemble de données contenant une caractéristique X et une valeur cible correspondante Y. Nous devons prédire la valeur cible Y en fonction de la fonctionnalité X.
5. 
   rrreee
Le code ci-dessus importe d'abord la bibliothèque php-ml et crée un objet DecisionTree. Ensuite, un ensemble de données $samples et les valeurs cibles correspondantes $targets sont définis. Ensuite, utilisez la méthode train() pour entraîner le modèle, puis utilisez la méthode predict() pour prédire la valeur cible du nouveau point de données.
Résumé🎜Cet article présente en détail l'algorithme d'arbre de décision en PHP et fournit des exemples de code correspondants. L'algorithme d'arbre de décision est un puissant algorithme d'apprentissage automatique qui peut être utilisé pour résoudre des problèmes de classification et de régression. En utilisant la bibliothèque php-ml, nous pouvons facilement implémenter l'algorithme d'arbre de décision en PHP et effectuer la formation et la prédiction de modèles. 🎜🎜🎜J'espère que cet article vous aidera à comprendre l'algorithme de l'arbre de décision et à l'appliquer en PHP ! 🎜

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