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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。
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
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。
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。
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。
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