데이터 마이닝 및 기계 학습에 PHP를 사용하는 방법은 무엇입니까?

정보화 시대가 도래하면서 데이터는 인간의 생산과 생활에 없어서는 안 될 자원이 되었습니다. 데이터 분석의 중요한 수단인 데이터마이닝과 머신러닝은 점점 더 많은 관심과 적용을 받고 있습니다. 웹 개발에 널리 사용되는 서버 측 스크립팅 언어로서 PHP는 데이터 마이닝 및 기계 학습 분야에서 점차 등장하기 시작했습니다. 이 기사에서는 데이터 마이닝 및 기계 학습에 PHP를 사용하는 방법을 소개합니다.

1. 데이터 마이닝

데이터 마이닝은 많은 양의 데이터에서 이전에 알려지지 않았던 잠재력과 유용한 정보를 발견하는 프로세스입니다. 일반적으로 데이터 전처리, 기능 선택, 모델 구축 및 모델 평가와 같은 단계가 포함됩니다. 데이터 마이닝에 PHP를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 데이터 전처리

데이터 마이닝 전에 원본 데이터를 정리하고 전처리해야 합니다. 일반적인 데이터 전처리 방법에는 데이터 정리, 데이터 변환 및 데이터 정규화가 포함됩니다.

PHP에서는 데이터 전처리를 위해 php-ml 또는 phpdataobjects와 같은 일부 타사 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 이러한 라이브러리는 데이터 정리, 결측값 처리, 표준화 및 정규화 등과 같은 일련의 데이터 전처리 기능을 제공합니다. 예를 들어 다음 코드를 사용하여 데이터를 표준화할 수 있습니다.

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. Feature Selection

Feature Selection은 원래 기능 세트에서 가장 대표적인 기능 중 일부를 선택하여 데이터 크기를 줄이고 모델 정확도 및 속도를 향상시키는 것입니다. up 모델 훈련 속도 및 기타 목적.

PHP에서는 기능 엔지니어링 라이브러리 php-ml을 통해 기능 선택을 수행할 수 있습니다. php-ml은 분산 임계값 방법, 상관 임계값 방법, 상호 정보 방법 등과 같은 몇 가지 기능 선택 기능을 제공합니다. 예를 들어 다음 코드를 사용하여 중요한 기능을 선택할 수 있습니다.

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. 모델 구축

데이터 마이닝을 수행할 때 적합한 모델을 구축해야 합니다. PHP는 php-ml 및 FANN(Fast Artificial Neural Network Library)과 같은 일부 기계 학습 라이브러리도 제공합니다. 이러한 라이브러리는 분류, 회귀, 클러스터링, 신경망 등과 같이 일반적으로 사용되는 다양한 기계 학습 알고리즘을 제공합니다.

예를 들어 php-ml에서 Naive Bayes 알고리즘을 사용하는 경우 다음 코드를 사용하여 모델을 구축할 수 있습니다.

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

4. 모델 평가

모델을 구축, 최적화, 선택할 때 평가해야 합니다. 모델. 일반적인 모델 평가 방법에는 교차 검증 및 ROC 곡선이 포함됩니다. PHP에서는 다음 코드를 사용하여 모델을 평가할 수 있습니다.

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

2. 머신 러닝

머신 러닝은 모델을 훈련하여 자율 학습 및 예측을 달성하는 데이터 기반의 자동화된 방법입니다. 머신러닝에 PHP를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 데이터 준비

머신러닝을 수행하기 전에 데이터 준비가 필요합니다. 일반적으로 원시 데이터에서 특징을 추출한 다음 해당 특징을 레이블과 일치시킵니다. PHP에서는 다음 코드를 사용하여 데이터를 읽고 처리할 수 있습니다.

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

2. 모델 교육

머신러닝을 수행할 때는 모델을 교육해야 합니다. PHP에서는 다음 코드를 사용하여 모델을 학습할 수 있습니다.

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. 모델 예측

머신러닝에서는 학습된 모델을 사용하여 예측할 수 있습니다. PHP에서는 다음 코드를 사용하여 모델을 예측할 수 있습니다.

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

4. 모델 평가

머신러닝에서는 모델의 정확도와 기타 지표를 평가해야 합니다. PHP에서는 다음 코드를 사용하여 모델을 평가할 수 있습니다.

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

요약하자면, PHP는 점차 데이터 마이닝 및 기계 학습 분야에서 강력한 도구가 되었습니다. 기존 타사 라이브러리의 도움으로 PHP에서 데이터 마이닝 및 기계 학습 작업을 빠르게 구현할 수 있습니다. 저는 PHP 기술이 지속적으로 발전하고 향상됨에 따라 데이터 분야에서 점점 더 중요한 역할을 담당하게 될 것이라고 믿습니다.

위 내용은 데이터 마이닝 및 기계 학습에 PHP를 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!