Cara menggunakan fungsi perlombongan data dalam PHP

Dengan perkembangan pesat sains data, perlombongan data telah menjadi bidang yang semakin penting. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang popular, PHP juga menyediakan beberapa fungsi perlombongan data. Artikel ini menerangkan cara menggunakan fungsi ini dalam PHP untuk perlombongan data.

1. Pasang sambungan

Menggunakan fungsi perlombongan data dalam PHP memerlukan pemasangan sambungan yang sepadan terlebih dahulu. PHP menyediakan dua sambungan perlombongan data: fann dan svm. Anda boleh memuat turun sambungan ini di laman web pecl, menyusun dan memasangnya ke dalam persekitaran PHP anda. Berikut ialah contoh arahan untuk memasang sambungan fann:

pecl install fann

Selepas pemasangan, anda perlu menambah baris berikut dalam php.ini untuk memuatkan sambungan:

extension=fann.so

2. Buat Rangkaian Neural

Pelanjutan fann menyediakan kefungsian untuk mencipta dan melatih rangkaian saraf. Berikut ialah contoh mudah untuk mencipta rangkaian saraf tiga lapisan:

$num_input = 2;
$num_output = 1;
$num_layers = 3;
$num_neurons_hidden = 3;
$desired_error = 0.0001;
$max_epochs = 500000;
$epochs_between_reports = 1000;

$ann = fann_create_standard($num_layers, $num_input,
                             $num_neurons_hidden, $num_output);

fann_set_activation_function_hidden($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
fann_set_activation_function_output($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);

fann_train_on_file($ann, "xor.data", $max_epochs,
                    $epochs_between_reports, $desired_error);

Dalam contoh ini, kami menggunakan fungsi fann_create_standard untuk mencipta rangkaian neural yang mengandungi dua neuron input, satu neuron output dan tiga neuron lapisan Tersembunyi . Kami juga menetapkan fungsi pengaktifan neuron lapisan tersembunyi dan keluaran. Akhir sekali, kami menggunakan fungsi fann_train_on_file untuk melatih rangkaian saraf dengan data daripada fail bernama xor.data.

3. Mesin Vektor Sokongan

Selain rangkaian saraf, sambungan svm juga menyediakan mesin vektor sokongan untuk pengelasan dan regresi. Berikut ialah contoh pengelasan mudah:

$problem = new SVMModel(
    [
        [1, 0, 1],
        [0, 1, -1],
        [0, -1, -1],
        [-1, 0, -1],
        [0, 2, 1],
        [0, -2, -1],
        [-2, 0, -1],
    ],
    [1, 2, 2, 3, 1, 3, 3]
);

$model = new SVM();
$model->train($problem);

var_dump($model->predict([1, 2])); // 输出 int(1)

Dalam contoh ini, kami mencipta SVMModel menggunakan sambungan svm. Model menggunakan data sampel yang mengandungi tiga ciri. Kami juga menyediakan kategori kepunyaan setiap sampel. Kami kemudian melatih model menggunakan kaedah kereta api kelas SVM. Akhir sekali, kami menggunakan kaedah ramalan untuk meramal kelas data baharu.

4. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan sambungan fann dan svm untuk perlombongan data dalam PHP. Kami juga menyediakan beberapa contoh mudah untuk mencipta rangkaian saraf dan mesin vektor sokongan. Jika anda berminat dengan teknik perlombongan data yang lain, sila teruskan mengetahui lebih lanjut.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan fungsi perlombongan data dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!