Cara menggunakan PHP untuk membina penjelasan model dan analisis kebolehjelasan

Cara membina penjelasan model dan analisis kebolehtafsiran menggunakan PHP

Pengenalan: Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, membina model yang tepat hanyalah langkah pertama. Memahami kebolehtafsiran model dan cara mentafsir keputusannya adalah penting untuk memastikan model itu boleh dipercayai dan boleh ditafsir. Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara membina model menggunakan PHP dan menganalisis kebolehtafsiran model tersebut.

1. Pembinaan Model
Sebelum kita memulakan, kita perlu memastikan bahawa PHP dan perpustakaan berkaitan telah dipasang. Sebelum membina model menggunakan PHP, kita perlu menentukan algoritma pembelajaran mesin yang akan digunakan. Algoritma pembelajaran mesin biasa termasuk pepohon keputusan, regresi logistik, mesin vektor sokongan, dsb. Dalam artikel ini, kami mengambil algoritma pepohon keputusan sebagai contoh untuk menggambarkan.

1. Tentukan set data
   Pertama, kita perlu menyediakan set data untuk latihan dan menguji model. Set data hendaklah mengandungi ciri yang diperlukan dan pembolehubah sasaran. Di sini, kami menganggap bahawa set data disimpan dalam fail CSV dan menggunakan fungsi fopen dan fgetcsv PHP untuk membaca data.

$dataset = [];
$file = fopen('dataset.csv', 'r');
while (($line = fgetcsv($file)) !== false) {
    $dataset[] = $line;
}
fclose($file);

2. Prapemprosesan data
   Prapemprosesan data ialah langkah yang amat diperlukan dalam pembelajaran mesin. Dalam langkah ini, kita perlu menangani nilai yang hilang, outlier, normalisasi data, dsb. Di sini, kami menggunakan pelbagai fungsi dan perpustakaan algoritma PHP untuk melengkapkan prapemprosesan data.

// 数据预处理代码示例
// 例如：缺失值处理
foreach ($dataset as &$data) {
    foreach ($data as &$value) {
        if (empty($value)) {
            $value = 0;
        }
    }
}

3. Latihan model
   Selepas prapemprosesan data, kita boleh mula melatih model. Di sini, kami menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin PHP (seperti Phpml) untuk melatih algoritma pepohon keputusan.

use PhpmlClassificationDecisionTree;

$tree = new DecisionTree();
$tree->train($dataset, $targets);

2. Analisis tafsiran model
Selepas membina model pembelajaran mesin, langkah kedua ialah menjalankan analisis tafsiran model. Langkah ini penting untuk memahami cara model berfungsi, kepentingan ciri dan kesan ke atas hasil.

1. Analisis Kepentingan Ciri
   Analisis Kepentingan Ciri boleh membantu kami memahami ciri yang mempunyai kesan yang paling besar pada hasil. Langkah ini boleh diperolehi dengan mengira kepentingan ciri dalam model pepohon keputusan.

$importances = $tree->getFeatureImportances();
arsort($importances);

2. Penggambaran Model
   Untuk lebih memahami proses membuat keputusan model, kita boleh menggunakan perpustakaan visualisasi PHP (seperti Graphviz) untuk menggambarkan model pokok keputusan.

use PhpmlVisualizationGraphviz;

$exporter = new Graphviz();
$exporter->export($tree, 'decision_tree_graph.png');

3. Penjelasan keputusan
   Akhir sekali, kita perlu mentafsir hasil model. Kita boleh menggunakan fungsi ramalan PHP untuk meramal data pemerhatian baharu dan mentafsir keputusan ramalan.

$prediction = $tree->predict($new_data);

Kesimpulan:
Dalam artikel ini, kami meneroka cara membina model dan melakukan analisis tafsiran menggunakan PHP. Dengan menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin PHP dan perpustakaan visualisasi, kami boleh membina model dengan cepat dan menganalisis kebolehtafsiran model. Langkah-langkah ini boleh membantu kami memahami dengan lebih baik cara model berfungsi dan meningkatkan kebolehtafsirannya.

Rujukan:

1. Dokumentasi rasmi PHP-ML: https://php-ml.readthedocs.io/
2. Tapak web rasmi Graphviz: https://graphviz.org/

Lampiran: digunakan dalam contoh kod Perpustakaan ( untuk rujukan)

• Phpml: https://github.com/php-ai/php-ml
• Graphviz: https://github.com/zenovich/graphviz

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan PHP untuk membina penjelasan model dan analisis kebolehjelasan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!