PHP で機械学習を実装するにはどうすればよいですか?

今後、機械学習の応用分野が徐々に増加するにつれて、開発者の機械学習に対する需要も徐々に増加するでしょう。 PHP は広く使用されているプログラミング言語であるため、多くの開発者は PHP で機械学習を行う方法を疑問に思っています。この記事では、PHP で機械学習を実装するための基本とガイドラインについて説明します。

まず、機械学習の基本を見てみましょう。機械学習とは、アルゴリズムとデータを使用してコンピューターが人間の学習能力をシミュレートできるようにすることを指します。一般的な機械学習タスクには、分類、クラスタリング、回帰が含まれます。分類は、オブジェクトをさまざまなカテゴリに分類するタスクです。クラスタリングは、類似したオブジェクトを発見するプロセスです。回帰は変数の値を予測することです。

機械学習には多くのスキルと背景知識が必要なので、この記事は機械学習の基本知識をすでに持っていることを前提としています。ここからは、PHP での機械学習について説明します。

PHP にはネイティブの機械学習ライブラリがありませんが、Weka、TensorFlow、Scikit-learn などのオープンソースの機械学習ライブラリを使用できます。ここでは、PHP-ML ライブラリを使用して機械学習を行う方法について説明します。

PHP-ML は、多くの機械学習アルゴリズムとデータ前処理機能を備えたオープンソースの PHP 機械学習ライブラリです。機械学習に PHP-ML を使用するには、Composer とともにインストールする必要があります。次のコマンドを実行してインストールしてください:

composer require php-ai/php-ml

インストール後、PHP コードで PHP-ML を参照できます:

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

次に、分類タスクに PHP-ML を使用する方法を見てみましょう。いくつかの変数とカテゴリ ラベルを含む CSV ファイルがあると仮定します。分類アルゴリズムを使用して、特定の変数のクラス ラベルを予測したいと考えています。まず、CSV ファイルからデータをロードする必要があります。

use PhpmlDatasetCsvDataset;

$dataset = new CsvDataset('path/to/dataset.csv', $header = true);

$dataset 変数を CsvDataset の新しいインスタンスに設定し、CSV ファイルへのパスをパラメータとして渡します。 $header を true に設定すると、最初の行がヘッダー ファイルであることが指定されます。次のコードを使用して、ロードされたデータを表示できます:

print_r($dataset->getSamples());
print_r($dataset->getTargets());

次に、KNN アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングし、新しいデータを分類します。 PHP-ML では、Estimator インターフェイスを使用して、多くの機械学習アルゴリズムにアクセスできます。 Estimator インターフェイスは学習機能のみを提供することに注意してください。テスト データに対して予測を行うには、Predictor で makePrediction メソッドを使用する必要があります。

use PhpmlClassificationKNearestNeighbors;

$classifier = new KNearestNeighbors($k = 3);
$classifier->train($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets());

$newSample = [5.7, 2.9, 4.2, 1.3];
echo $classifier->predict($newSample);

ここでは、$classifier 変数が KNN のインスタンスに設定されています。モデルをトレーニングした後、予測メソッドを使用して新しいサンプルを分類します。出力はサンプルの予測クラスである必要があります。

Scikit-learn では、分類タスクに他の多くのアルゴリズムを使用できます。 PHP-ML には、データの正規化や特徴抽出など、他にも多くのデータ前処理関数があります。

分類タスクとは異なり、回帰タスクには変数の値の予測が含まれます。 PHP-ML では、線形回帰、KNN 回帰、SVM 回帰などの多くの回帰アルゴリズムを使用できます。

ここでは、線形回帰を使用して連続変数の値を予測する方法を紹介します。多くの変数と 1 つの連続変数を含むボストン住宅価格データセットを使用します。

use PhpmlDatasetCsvDataset;
use PhpmlRegressionLeastSquares;

$dataset = new CsvDataset(__DIR__.'/../examples/datasets/boston.csv', 14, true);
$regression = new LeastSquares();
$regression->train($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets());

$newSample = [0.02731,0.0,7.07,0,0.469,6.421,78.9,4.9671,2,242,17.8,396.9,9.14];
echo $regression->predict($newSample);

ここでは、$dataset 変数を CsvDataset の新しいインスタンスに設定し、CSV ファイル内の列数 (14) を 2 番目のパラメーターとして設定します。 $header を true に設定すると、列を文字列ではなく整数として識別できるようになります。 $regression を LeastSquares の新しいインスタンスに設定し、モデルをトレーニングし、predict メソッドを使用して新しいラベルを予測します。

つまり、PHP-ML は、PHP での多くの機械学習タスクの実装に役立つ強力な PHP 機械学習ライブラリです。 PHP は機械学習には最適な選択ではありませんが、より複雑な Web アプリケーションでは PHP が必要になる場合があります。この記事が、PHP での機械学習と PHP-ML ライブラリの使用方法を理解するのに役立つことを願っています。

以上がPHP で機械学習を実装するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。