PHP와 머신러닝: 데이터 차원 축소 및 특징 추출을 수행하는 방법

PHP 및 기계 학습: 데이터 차원 축소 및 특징 추출을 수행하는 방법

소개:
기계 학습은 오늘날 기술 개발에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 데이터의 크기가 계속해서 증가함에 따라 빅데이터를 처리하고 분석하는 것이 특히 중요해졌습니다. 기계 학습에서 데이터 차원 축소와 특징 추출은 두 가지 매우 중요한 작업입니다. 이는 데이터 세트의 차원을 줄이고 더 나은 모델 훈련 및 예측을 위한 핵심 정보를 추출하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기사에서는 데이터 차원 축소 및 기능 추출을 위해 PHP를 사용하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다.

1. 데이터 차원 축소 및 특징 추출이란?
머신러닝에서 데이터 차원 축소와 특징 추출은 일반적으로 사용되는 두 가지 기술 방법입니다. 데이터 차원 축소란 핵심 정보를 최대한 유지하면서 고차원 데이터를 저차원 데이터로 변환하는 것을 의미합니다. 데이터 차원 축소는 데이터 세트의 차원을 줄이는 데 도움이 되므로 계산 복잡성을 줄이고 데이터를 더 효과적으로 시각화할 수 있습니다. 특징 추출은 모델 학습 및 예측을 위해 원본 데이터에서 가장 대표적이고 영향력 있는 특징을 추출하는 것입니다. 특징 추출을 통해 데이터 세트의 크기를 줄이고 모델 훈련 및 예측의 효율성을 높일 수 있습니다.

2. 데이터 차원 축소 및 특징 추출을 위해 PHP를 사용하세요
PHP에서는 데이터 차원 축소 및 특징 추출을 위해 일부 기계 학습 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 다음은 데이터 차원 축소 및 특징 추출을 위해 PHP를 사용하는 방법을 소개하기 위해 PCA 알고리즘을 예로 사용합니다.

1. PHP 머신러닝 라이브러리 설치
   먼저 PHP 머신러닝 라이브러리를 설치해야 합니다. PHP-ML은 풍부한 기계 학습 알고리즘 및 도구 세트를 제공하는 강력한 PHP 기계 학습 라이브러리입니다. Composer를 사용하여 PHP-ML 라이브러리를 설치할 수 있습니다. 터미널에서 다음 명령을 실행하세요.

composer require php-ai/php-ml

2. 데이터 준비 및 전처리
   데이터 차원 축소 및 특징 추출을 수행하기 전에 먼저 데이터를 준비하고 필요한 전처리를 수행해야 합니다. 이 예에서는 샘플 데이터 세트를 사용하고 데이터를 정규화합니다. 예제 데이터 세트는 여러 행과 열로 구성된 행렬일 수 있으며, 각 행은 샘플을 나타내고 각 열은 기능을 나타냅니다. 다음은 데이터 준비 및 전처리에 대한 간단한 코드 예제입니다.

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. 데이터 차원 축소를 위해 PCA 사용
   다음으로 데이터 차원 축소를 위해 PCA 알고리즘을 사용합니다. PCA(Principal Component Analysis)는 일반적으로 사용되는 데이터 차원 축소 방법으로 고차원 데이터를 저차원 데이터로 변환하고 원본 데이터의 정보를 최대한 유지할 수 있습니다. 다음은 데이터 차원 축소를 위해 PCA를 사용하는 코드 예제입니다.

use PhpmlDimensionalityReductionPCA;

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

4. 특징 추출
   특징 추출은 모델 학습 및 예측을 위해 원본 데이터에서 가장 대표적이고 영향력 있는 특징을 추출하는 것입니다. PHP-ML 라이브러리에서는 정보 획득 기반 특징 선택, 선형 판별 분석 등과 같은 다양한 특징 추출 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 다음은 정보 획득 기반 특징 선택 알고리즘을 사용한 특징 추출에 대한 코드 예제입니다.

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);

결론:
데이터 차원 축소 및 특징 추출은 기계 학습에서 매우 중요한 역할을 하며 데이터의 차원을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 더 나은 모델 훈련 및 예측을 위해 핵심 정보를 추출합니다. 이 기사에서는 데이터 차원 축소 및 기능 추출을 위해 PHP를 사용하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 이러한 기술을 학습하고 사용함으로써 대규모 데이터 세트를 더 잘 처리 및 분석하고 기계 학습의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 PHP와 머신러닝: 데이터 차원 축소 및 특징 추출을 수행하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!