PHP et machine learning : comment effectuer une réduction de dimensionnalité des données et une extraction de fonctionnalités

PHP et apprentissage automatique : Comment effectuer une réduction de dimensionnalité des données et une extraction de fonctionnalités

Introduction :
L'apprentissage automatique joue un rôle de plus en plus important dans le développement technologique actuel. À mesure que la taille des données continue de croître, le traitement et l’analyse du Big Data deviennent particulièrement critiques. Dans l'apprentissage automatique, la réduction de la dimensionnalité des données et l'extraction de caractéristiques sont deux tâches très importantes. Elles peuvent nous aider à réduire la dimensionnalité de l'ensemble de données et à extraire des informations clés pour une meilleure formation et prédiction du modèle. Cet article expliquera comment utiliser PHP pour la réduction de la dimensionnalité des données et l'extraction de fonctionnalités, et donnera des exemples de code correspondants.

1. Qu'est-ce que la réduction de dimensionnalité des données et l'extraction de fonctionnalités ?
Dans l'apprentissage automatique, la réduction de la dimensionnalité des données et l'extraction de fonctionnalités sont deux méthodes techniques couramment utilisées. La réduction de la dimensionnalité des données fait référence à la conversion de données de grande dimension en données de faible dimension tout en conservant autant que possible les informations clés. La réduction de la dimensionnalité des données peut nous aider à réduire les dimensions de l'ensemble de données, réduisant ainsi la complexité informatique et permettant une meilleure visualisation des données. L'extraction de fonctionnalités consiste à extraire les fonctionnalités les plus représentatives et les plus influentes des données originales pour la formation et la prédiction du modèle. Grâce à l'extraction de fonctionnalités, nous pouvons réduire la taille de l'ensemble de données et améliorer l'efficacité de la formation et de la prédiction des modèles.

2. Utilisez PHP pour la réduction de la dimensionnalité des données et l'extraction de fonctionnalités
En PHP, nous pouvons utiliser certaines bibliothèques d'apprentissage automatique pour la réduction de la dimensionnalité des données et l'extraction de fonctionnalités. Ce qui suit utilise l'algorithme PCA comme exemple pour présenter comment utiliser PHP pour la réduction de la dimensionnalité des données et l'extraction de fonctionnalités.

1. Installer la bibliothèque d'apprentissage automatique de PHP
   Tout d'abord, nous devons installer la bibliothèque d'apprentissage automatique de PHP. PHP-ML est une puissante bibliothèque d'apprentissage automatique PHP qui fournit un riche ensemble d'algorithmes et d'outils d'apprentissage automatique. Vous pouvez utiliser Composer pour installer la bibliothèque PHP-ML. Exécutez la commande suivante dans le terminal :

composer require php-ai/php-ml

2. Préparation et prétraitement des données
   Avant d'effectuer la réduction de dimensionnalité des données et l'extraction de fonctionnalités, nous devons d'abord préparer les données et effectuer le prétraitement nécessaire. Dans cet exemple, nous utilisons un exemple d'ensemble de données et normalisons les données. Un exemple d'ensemble de données peut être une matrice composée de plusieurs lignes et colonnes, chaque ligne représentant un échantillon et chaque colonne représentant une caractéristique. Ce qui suit est un exemple de code simple de préparation et de prétraitement des données :

use PhpmlDatasetCsvDataset;
use PhpmlPreprocessingImputer;
use PhpmlPreprocessingStandardScaler;

$dataset = new CsvDataset('data.csv', $numFeatures = null, $delimiter = ',', $skipHeader = true);
$imputer = new Imputer();
$imputer->fit($dataset->getSamples());
$imputer->transform($dataset->getSamples());

$scaler = new StandardScaler();
$scaler->fit($dataset->getSamples());
$scaler->transform($dataset->getSamples());

3. Utilisation de PCA pour la réduction de la dimensionnalité des données
   Ensuite, nous utilisons l'algorithme PCA pour la réduction de la dimensionnalité des données. PCA (Principal Component Analysis) est une méthode de réduction de dimensionnalité des données couramment utilisée, qui peut convertir des données de grande dimension en données de faible dimension et conserver autant que possible les informations des données d'origine. Voici un exemple de code d'utilisation de la PCA pour la réduction de la dimensionnalité des données :

use PhpmlDimensionalityReductionPCA;

$pca = new PCA(2);
$pca->fit($dataset->getSamples());
$pca->transform($dataset->getSamples());

4. Extraction de caractéristiques
   L'extraction de caractéristiques consiste à extraire les caractéristiques les plus représentatives et les plus influentes des données d'origine pour l'entraînement et la prédiction du modèle. Dans la bibliothèque PHP-ML, nous pouvons utiliser différents algorithmes d'extraction de fonctionnalités, tels que la sélection de fonctionnalités basée sur le gain d'informations, l'analyse discriminante linéaire, etc. Ce qui suit est un exemple de code pour l'extraction de fonctionnalités à l'aide d'un algorithme de sélection de fonctionnalités basé sur le gain d'informations :

use PhpmlFeatureExtractionStopWords;
use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;
use PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer;

$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new StopWords('en'));
$vectorizer->fit($samples);
$vectorizer->transform($samples);

$transformer = new TfIdfTransformer();
$transformer->fit($samples);
$transformer->transform($samples);

Conclusion :
La réduction de la dimensionnalité des données et l'extraction de fonctionnalités jouent un rôle très important dans l'apprentissage automatique, elles peuvent nous aider à réduire la dimensionnalité des données. ensemble, extrayez les informations clés pour une meilleure formation et prédiction du modèle. Cet article explique comment utiliser PHP pour la réduction de la dimensionnalité des données et l'extraction de fonctionnalités, et donne des exemples de code correspondants. En apprenant et en utilisant ces technologies, nous pouvons mieux traiter et analyser de grands ensembles de données et améliorer l’efficacité et la précision de l’apprentissage automatique.

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!