データマイニングと機械学習に PHP を使用するにはどうすればよいですか?

情報時代の到来により、データは人間の生産と生活に不可欠なリソースになりました。データマイニングと機械学習は、データ分析の重要な手段として、ますます注目され、広く応用されるようになりました。 PHP は、Web 開発で広く使用されているサーバー側スクリプト言語として、データ マイニングと機械学習の分野で徐々に登場し始めています。この記事では、PHP をデータマイニングと機械学習に使用する方法を紹介します。

1. データ マイニング

データ マイニングは、大量のデータから、これまで知られていなかった有用な潜在的な情報を発見するプロセスです。通常、データの前処理、特徴の選択、モデルの構築、モデルの評価などのステップが含まれます。ここでは、PHP をデータマイニングに使用する方法を説明します。

1. データの前処理

データ マイニングの前に、元のデータをクリーンアップして前処理する必要があります。一般的なデータ前処理方法には、データ クリーニング、データ変換、データ正規化などがあります。

PHP では、データの前処理に php-ml や phpdataobjects などのサードパーティ ライブラリを使用できます。これらのライブラリは、データ クリーニング、欠損値の処理、標準化と正規化などの一連のデータ前処理機能を提供します。たとえば、次のコードを使用してデータを標準化できます。

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. フィーチャの選択

フィーチャの選択では、元のフィーチャから最も代表的なフィーチャをいくつか選択します。データ次元の削減、モデルの精度の向上、モデルのトレーニングの高速化などの目的を達成するため。

PHP では、特徴エンジニアリング ライブラリ php-ml を通じて特徴の選択を行うことができます。 php-ml は、分散閾値法、相関閾値法、相互情報量法などのいくつかの特徴選択関数を提供します。たとえば、次のコードを使用して重要な機能を選択できます。

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. モデルの構築

データ マイニングを実行する場合は、適切なモデルを構築する必要があります。 PHP は、php-ml や FANN (Fast Artificial Neural Network Library) などのいくつかの機械学習ライブラリも提供します。これらのライブラリは、分類、回帰、クラスタリング、ニューラル ネットワークなど、一般的に使用されるさまざまな機械学習アルゴリズムを提供します。

たとえば、php-ml で単純ベイズ アルゴリズムを使用する場合、次のコードを使用してモデルを構築できます:

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

4. モデル評価

In モデルの評価は、モデルの構築、最適化、選択時に必要です。一般的なモデル評価方法には、相互検証や ROC 曲線などがあります。 PHP では、次のコードを使用してモデルを評価できます。

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

2. 機械学習

機械学習は、モデルをトレーニングすることで自律的な学習と予測を実現する、データに基づく自動化された手法です。 。ここでは、機械学習に PHP を使用する方法を説明します。

1. データの準備

機械学習を実行する前に、データを準備する必要があります。通常、生データから特徴を抽出し、特徴とラベルを照合します。 PHP では、次のコードを使用してデータを読み取り、処理できます。

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

2. モデル トレーニング

機械学習を実行する場合、モデルをトレーニングする必要があります。 PHP では、次のコードを使用してモデルをトレーニングできます。

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. モデル予測

機械学習では、トレーニングされたモデルを使用して予測を行うことができます。 PHP では、次のコードを使用してモデルを予測できます。

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

4. モデルの評価

機械学習では、モデルの精度やその他の指標を評価する必要があります。モデル。 PHP では、次のコードを使用してモデルを評価できます。

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

要約すると、PHP は、データ マイニングと機械学習の分野で徐々に強力なツールになってきました。既存のサードパーティ ライブラリの助けを借りて、PHP でデータ マイニングと機械学習のタスクを迅速に実装できます。 PHP テクノロジーが発展し、向上し続けるにつれて、データ分野でますます重要な役割を果たすようになるだろうと私は信じています。

以上がデータマイニングと機械学習に PHP を使用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。