PHPを使用して機械学習モデルを構築する方法

PHP を使用して機械学習モデルを構築する方法

機械学習は、人工知能の重要な分野の 1 つとして、さまざまな分野で広く使用されています。機械学習モデルを構築するプロセスでは、人気のあるサーバーサイド プログラミング言語としての PHP も重要な役割を果たすことができます。この記事では、PHP を使用して機械学習モデルを構築する方法と、対応するコード例を紹介します。

1. PHP 機械学習ライブラリをインストールする

機械学習モデルの構築を開始する前に、まずいくつかの PHP 機械学習ライブラリをインストールする必要があります。 PHP-ML は、回帰、分類、クラスタリング、その他のタスクに使用できる強力な機械学習ライブラリです。 PHP-ML をインストールする手順は次のとおりです。

1. ターミナルを開き、次のコマンドを実行して Composer (PHP の依存関係管理ツール) をインストールします:

$ curl -sS https://getcomposer.org/installer | php
$ mv composer.phar /usr/local/bin/composer

2. PHP プロジェクトで、フォルダーの下にcomposer.json ファイルを作成し、次のコンテンツをその中に追加します。

{
  "require": {
    "php-ai/php-ml": "~0.8"
  }
}

3. 次のコマンドを実行して、PHP-ML ライブラリをインストールします。

$ composer install

2. 回帰モデル

回帰モデルは、ターゲット変数の値を予測するためによく使用されます。以下は、PHP を使用して回帰モデルを構築するためのサンプル コードです:

// 引入必要的类
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlRegressionSVR;
use PhpmlSupportVectorMachineKernel;

// 训练数据
$samples = [[60], [61], [62], [63], [65]];
$targets = [3.1, 3.6, 3.8, 4, 4.1];

// 创建回归模型
$regression = new SVR(Kernel::LINEAR);
$regression->train($samples, $targets);

// 预测新数据
$prediction = $regression->predict([[64]]);
echo "预测结果：" . $prediction;

3. 分類モデル

分類モデルは、サンプルをさまざまなカテゴリに分類するためによく使用されます。以下は、PHP を使用して分類モデルを構築するためのコード例です。

// 引入必要的类
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationSVC;
use PhpmlSupportVectorMachineKernel;

// 训练数据
$samples = [[150, 50], [160, 60], [170, 70], [180, 80]];
$targets = ['男', '女', '男', '女'];

// 创建分类模型
$classifier = new SVC(Kernel::RBF, 1000);
$classifier->train($samples, $targets);

// 预测新数据
$prediction = $classifier->predict([[190, 90]]);
echo "预测结果：" . $prediction;

4. クラスタリング モデル

クラスタリング モデルは、サンプルを異なるクラスターに分割するためによく使用されます。以下は、PHP を使用してクラスタリング モデルを構築するためのサンプル コードです。

// 引入必要的类
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlClusteringKMeans;

// 训练数据
$samples = [[60], [61], [62], [63], [65]];

// 创建聚类模型
$clustering = new KMeans(3);
$clustering->train($samples);

// 预测新数据
$prediction = $clustering->predict([[64]]);
echo "预测结果：" . $prediction;

上記のサンプル コードを通じて、PHP を使用して機械学習モデルを構築するプロセスが比較的単純であることがわかります。もちろん、PHP-ML ライブラリに加えて、PhpInsights、php-ml-examples など、PHP と組み合わせて使用​​できる他の PHP 拡張ライブラリもあります。読者は、自分のニーズに応じて適切なライブラリを選択できます。ニーズ。

概要:

この記事では、PHP を使用して機械学習モデルを構築する方法を紹介し、対応するコード例を示します。これらの例を通じて、読者は PHP での回帰モデル、分類モデル、クラスタリング モデルの使用方法を学ぶことができます。この記事が、PHP を使用して機械学習モデルを構築する読者にとって役立つことを願っています。

以上がPHPを使用して機械学習モデルを構築する方法の詳細内容です。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。