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PHPの決定木アルゴリズムの詳細な説明

Jul 07, 2023 am 11:33 AM
phpアルゴリズムデシジョンツリー

PHP のデシジョン ツリー アルゴリズムの詳細な説明

デシジョン ツリー アルゴリズムは、分類および回帰問題に使用できる一般的な機械学習アルゴリズムです。 PHP では、php-ml などのいくつかのライブラリを使用してデシジョン ツリー アルゴリズムを実装できます。この記事では、PHP のデシジョン ツリー アルゴリズムを詳しく紹介し、コード例を示します。

  1. はじめに
    デシジョン ツリー アルゴリズムは、ツリー構造を通じてさまざまな機能間の関係を表し、これらの機能に基づいて意思決定を行います。分類問題では、決定木アルゴリズムは、すべてのデータが正しく分類されるまで、特徴値に従ってデータセットを分割します。回帰問題では、決定木アルゴリズムを使用して数値変数の値を予測することもできます。
  2. php-ml ライブラリのインストール
    php-ml ライブラリを使用する前に、まずインストールする必要があります。 Composer を介して php-ml ライブラリをインストールできます。プロジェクト ディレクトリで次のコマンドを実行するだけです:

    composer require php-ai/php-ml
  3. デシジョン ツリー分類
    次は、単純なデシジョン ツリーの例です。分類。それぞれ横座標と縦座標を表す 2 つの特徴 X と Y を含むデータ セットがあるとします。これら 2 つの特徴に基づいて、データ ポイントがどのカテゴリに属する​​かを判断する必要があります。
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;

上記のコードは、まず php-ml ライブラリをインポートし、DecisionTree オブジェクトを作成します。次に、データセット $samples と対応するラベル $labels が定義されます。ここでは、データセットを 2 つのカテゴリに単純に分割します。次に、train() メソッドを使用してモデルをトレーニングし、次に predict() メソッドを使用して新しいデータ ポイントのカテゴリを予測します。

  1. デシジョン ツリー回帰
    分類問題に加えて、デシジョン ツリー アルゴリズムは回帰問題にも使用できます。以下は、単純な決定木回帰の例です。特徴 X と対応するターゲット値 Y を含むデータセットがあるとします。特徴 X に基づいて目標値 Y を予測する必要があります。
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;

上記のコードは、まず php-ml ライブラリをインポートし、DecisionTree オブジェクトを作成します。次に、データセット $samples と対応するターゲット値 $targets が定義されます。次に、train() メソッドを使用してモデルをトレーニングし、次に predict() メソッドを使用して新しいデータ ポイントのターゲット値を予測します。

  1. 概要
    この記事では、PHP のデシジョン ツリー アルゴリズムを詳細に紹介し、対応するコード例を示します。デシジョン ツリー アルゴリズムは、分類および回帰の問題を解決するために使用できる強力な機械学習アルゴリズムです。 php-ml ライブラリを使用すると、PHP でデシジョン ツリー アルゴリズムを簡単に実装し、モデルのトレーニングと予測を実行できます。

この記事が、デシジョン ツリー アルゴリズムを理解し、PHP に適用するのに役立つことを願っています。

以上がPHPの決定木アルゴリズムの詳細な説明の詳細内容です。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。

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