Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk perlombongan data dan pembelajaran mesin?

Dengan kemunculan zaman maklumat, data telah menjadi sumber yang sangat diperlukan dalam pengeluaran dan kehidupan manusia. Perlombongan data dan pembelajaran mesin, sebagai kaedah analisis data yang penting, telah mendapat perhatian dan aplikasi yang semakin meluas. PHP, sebagai bahasa skrip sebelah pelayan yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web, juga secara beransur-ansur mula muncul dalam bidang perlombongan data dan pembelajaran mesin. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk perlombongan data dan pembelajaran mesin.

1. Perlombongan Data

Perlombongan data ialah proses mencari maklumat yang berpotensi, sebelum ini tidak diketahui dan berguna daripada sejumlah besar data. Ia biasanya merangkumi langkah-langkah seperti prapemprosesan data, pemilihan ciri, pembinaan model dan penilaian model. Berikut ialah cara menggunakan PHP untuk perlombongan data.

1. Prapemprosesan data

Sebelum perlombongan data, data asal perlu dibersihkan dan dipraproses. Kaedah prapemprosesan data biasa termasuk pembersihan data, transformasi data dan normalisasi data.

Dalam PHP, anda boleh menggunakan beberapa perpustakaan pihak ketiga seperti php-ml atau phpdataobjects untuk prapemprosesan data. Perpustakaan ini menyediakan satu siri fungsi prapemprosesan data, seperti pembersihan data, pemprosesan nilai hilang, penyeragaman dan penormalan, dsb. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan kod berikut untuk menormalkan data:

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. Pemilihan Ciri

Pemilihan ciri adalah untuk memilih beberapa ciri yang paling mewakili daripada ciri asal set, Untuk mencapai tujuan mengurangkan dimensi data, meningkatkan ketepatan model, dan mempercepatkan latihan model, dsb.

Dalam PHP, pemilihan ciri boleh dicapai melalui perpustakaan kejuruteraan ciri php-ml. php-ml menyediakan beberapa fungsi pemilihan ciri, seperti kaedah ambang varians, kaedah ambang korelasi, kaedah maklumat bersama, dsb. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan kod berikut untuk memilih ciri penting:

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. Bina model

Apabila melakukan perlombongan data, anda perlu membina model yang sesuai. PHP juga menyediakan beberapa perpustakaan pembelajaran mesin, seperti php-ml dan FANN (Fast Artificial Neural Network Library). Perpustakaan ini menyediakan pelbagai algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan, seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan, rangkaian saraf, dsb.

Sebagai contoh, apabila menggunakan algoritma Naive Bayes dalam php-ml, anda boleh menggunakan kod berikut untuk membina model:

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

4. Penilaian model

Penilaian Dalam Model diperlukan apabila membina, mengoptimumkan dan memilih model. Kaedah penilaian model biasa termasuk pengesahan silang dan lengkung ROC. Dalam PHP, anda boleh menggunakan kod berikut untuk menilai model:

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

2. Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin ialah kaedah automatik berdasarkan data yang mencapai pembelajaran dan ramalan autonomi dengan melatih model . Berikut ialah cara menggunakan PHP untuk pembelajaran mesin.

1. Penyediaan data

Sebelum melaksanakan pembelajaran mesin, data perlu disediakan. Biasanya, kami mengekstrak ciri daripada data mentah dan kemudian memadankan ciri dengan label. Dalam PHP, kita boleh menggunakan kod berikut untuk membaca dan memproses data:

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

2. Latihan model

Apabila melakukan pembelajaran mesin, model perlu dilatih. Dalam PHP, anda boleh menggunakan kod berikut untuk melatih model:

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. Ramalan model

Dalam pembelajaran mesin, kita boleh menggunakan model terlatih untuk membuat ramalan. Dalam PHP, anda boleh menggunakan kod berikut untuk meramalkan model:

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

4. Penilaian model

Dalam pembelajaran mesin, kita perlu menilai ketepatan dan penunjuk lain bagi model. Dalam PHP, anda boleh menggunakan kod berikut untuk menilai model:

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

Ringkasnya, PHP secara beransur-ansur menjadi alat yang berkuasa dalam bidang perlombongan data dan pembelajaran mesin. Dengan bantuan perpustakaan pihak ketiga sedia ada, kami boleh melaksanakan tugas perlombongan data dan pembelajaran mesin dengan cepat dalam PHP. Saya percaya bahawa apabila teknologi PHP terus berkembang dan bertambah baik, ia akan memainkan peranan yang semakin penting dalam medan data.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan PHP untuk perlombongan data dan pembelajaran mesin?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!