PHP と機械学習: データの次元削減と特徴抽出を実行する方法

PHP と機械学習: データの次元削減と特徴抽出を実行する方法

はじめに:
機械学習は、今日の技術開発においてますます重要な役割を果たしています。データのサイズが増大し続けるにつれて、ビッグデータの処理と分析が特に重要になっています。機械学習において、データの次元削減と特徴抽出は 2 つの非常に重要なタスクであり、データセットの次元を削減し、モデルのトレーニングと予測を改善するための重要な情報を抽出するのに役立ちます。この記事では、PHP を使用してデータの次元削減と特徴抽出を行う方法と、対応するコード例を紹介します。

1. データの次元削減と特徴抽出とは何ですか?
機械学習では、データの次元削減と特徴抽出が一般的に使用される 2 つの技術的手段です。データの次元削減とは、重要な情報を可能な限り保持しながら、高次元のデータを低次元のデータに変換することを指します。データの次元を削減すると、データセットの次元を削減できるため、計算の複雑さが軽減され、データがより適切に視覚化されます。特徴抽出は、モデルのトレーニングと予測のために元のデータから最も代表的で影響力のある特徴を抽出することです。特徴抽出を通じて、データセットのサイズを削減し、モデルのトレーニングと予測の効率を向上させることができます。

2. データの次元削減と特徴抽出に PHP を使用する
PHP では、データの次元削減と特徴抽出にいくつかの機械学習ライブラリを使用できます。以下では、例として PCA アルゴリズムを使用して、PHP を使用してデータの次元削減と特徴抽出を行う方法を紹介します。

1. PHP の機械学習ライブラリをインストールする
   まず、PHP の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、豊富な機械学習アルゴリズムとツールのセットを提供する強力な PHP 機械学習ライブラリです。 Composer を使用して PHP-ML ライブラリをインストールできます。ターミナルで次のコマンドを実行します。

composer require php-ai/php-ml

2. データの準備と前処理
   データの次元削減と特徴抽出を実行する前に、まずデータを準備し、必要な前処理を実行する必要があります。この例では、サンプル データセットを使用し、データを正規化します。データセットの例は、複数の行と列で構成される行列で、各行がサンプルを表し、各列が特徴を表す場合があります。以下は、データの準備と前処理の簡単なコード例です。

use PhpmlDatasetCsvDataset;
use PhpmlPreprocessingImputer;
use PhpmlPreprocessingStandardScaler;

$dataset = new CsvDataset('data.csv', $numFeatures = null, $delimiter = ',', $skipHeader = true);
$imputer = new Imputer();
$imputer->fit($dataset->getSamples());
$imputer->transform($dataset->getSamples());

$scaler = new StandardScaler();
$scaler->fit($dataset->getSamples());
$scaler->transform($dataset->getSamples());

3. PCA を使用したデータの次元削減
   次に、PCA アルゴリズムを使用してデータの次元削減を行います。 PCA (主成分分析) は、一般的に使用されるデータの次元削減手法であり、高次元データを低次元データに変換し、元のデータの情報を可能な限り保持することができます。以下は、データの次元削減に PCA を使用するコード例です。

use PhpmlDimensionalityReductionPCA;

$pca = new PCA(2);
$pca->fit($dataset->getSamples());
$pca->transform($dataset->getSamples());

4. 特徴抽出
   特徴抽出では、元のデータから最も代表的で影響力のある特徴を抽出して、使用目的に合わせます。モデルのトレーニングと予測。 PHP-ML ライブラリでは、情報ゲインベースの特徴選択、線形判別分析など、さまざまな特徴抽出アルゴリズムを使用できます。以下は、情報ゲインベースの特徴選択アルゴリズムを使用した特徴抽出のコード例です。

use PhpmlFeatureExtractionStopWords;
use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;
use PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer;

$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new StopWords('en'));
$vectorizer->fit($samples);
$vectorizer->transform($samples);

$transformer = new TfIdfTransformer();
$transformer->fit($samples);
$transformer->transform($samples);

結論:
データの次元削減と特徴抽出は、機械学習において非常に重要な役割を果たします。これらは、データセットの次元を削減し、モデルのトレーニングと予測を改善するための重要な情報を抽出するのに役立ちます。この記事では、PHP を使用してデータの次元削減と特徴抽出を行う方法を紹介し、対応するコード例を示します。これらのテクノロジーを学習して使用することで、大規模なデータセットをより適切に処理および分析し、機械学習の効率と精度を向上させることができます。

以上がPHP と機械学習: データの次元削減と特徴抽出を実行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。