Wie verwende ich PHP für Data Mining und maschinelles Lernen?

Mit dem Aufkommen des Informationszeitalters sind Daten zu einer unverzichtbaren Ressource für die menschliche Produktion und das menschliche Leben geworden. Data Mining und maschinelles Lernen als wichtige Mittel zur Datenanalyse finden immer mehr Beachtung und Anwendung. PHP als serverseitige Skriptsprache, die in der Webentwicklung weit verbreitet ist, hat sich nach und nach auch in den Bereichen Data Mining und maschinelles Lernen durchgesetzt. In diesem Artikel wird die Verwendung von PHP für Data Mining und maschinelles Lernen vorgestellt.

1. Data Mining

Data Mining ist der Prozess der Entdeckung potenzieller, bisher unbekannter und nützlicher Informationen aus großen Datenmengen. Es umfasst im Allgemeinen Schritte wie Datenvorverarbeitung, Funktionsauswahl, Modellerstellung und Modellbewertung. Hier erfahren Sie, wie Sie PHP für das Data Mining verwenden.

1. Datenvorverarbeitung

Vor dem Data Mining müssen die Originaldaten bereinigt und vorverarbeitet werden. Zu den gängigen Datenvorverarbeitungsmethoden gehören Datenbereinigung, Datentransformation und Datennormalisierung.

In PHP können Sie einige Bibliotheken von Drittanbietern wie php-ml oder phpdataobjects für die Datenvorverarbeitung verwenden. Diese Bibliotheken bieten eine Reihe von Datenvorverarbeitungsfunktionen, wie z. B. Datenbereinigung, Verarbeitung fehlender Werte, Standardisierung und Normalisierung usw. Sie können beispielsweise den folgenden Code verwenden, um die Daten zu standardisieren:

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-Auswahl

Bei der Feature-Auswahl werden einige der repräsentativsten Features aus dem ursprünglichen Feature-Set ausgewählt, um die Datenabmessungen zu reduzieren, die Modellgenauigkeit und -geschwindigkeit zu verbessern Modelltrainingsgeschwindigkeit und andere Zwecke.

In PHP kann die Feature-Auswahl über die Feature-Engineering-Bibliothek PHP-ML erreicht werden. PHP-ML bietet einige Funktionen zur Funktionsauswahl, z. B. die Varianzschwellenmethode, die Korrelationsschwellenmethode, die Methode der gegenseitigen Information usw. Sie können beispielsweise den folgenden Code verwenden, um wichtige Funktionen auszuwählen:

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. Erstellen Sie ein Modell

Beim Data Mining müssen Sie ein geeignetes Modell erstellen. PHP bietet auch einige Bibliotheken für maschinelles Lernen, wie z. B. php-ml und FANN (Fast Artificial Neural Network Library). Diese Bibliotheken stellen eine Vielzahl häufig verwendeter Algorithmen für maschinelles Lernen bereit, z. B. Klassifizierung, Regression, Clustering, neuronale Netze usw.

Wenn Sie beispielsweise den Naive Bayes-Algorithmus in PHP-ML verwenden, können Sie den folgenden Code zum Erstellen eines Modells verwenden:

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

4. Modellbewertung

Beim Erstellen, Optimieren und Auswählen eines Modells müssen Sie es bewerten das Modell. Zu den gängigen Modellbewertungsmethoden gehören Kreuzvalidierung und ROC-Kurven. In PHP können Sie den folgenden Code verwenden, um das Modell auszuwerten:

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

2. Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine automatisierte, auf Daten basierende Methode, die durch Training des Modells autonomes Lernen und Vorhersagen erreicht. Hier erfahren Sie, wie Sie PHP für maschinelles Lernen verwenden.

1. Datenvorbereitung

Bevor maschinelles Lernen durchgeführt wird, müssen Daten vorbereitet werden. Typischerweise extrahieren wir Features aus Rohdaten und ordnen die Features dann Labels zu. In PHP können wir den folgenden Code verwenden, um Daten zu lesen und zu verarbeiten:

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

2. Modelltraining

Beim maschinellen Lernen muss das Modell trainiert werden. In PHP können Sie den folgenden Code verwenden, um das Modell zu trainieren:

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. Modellvorhersage

Beim maschinellen Lernen können wir das trainierte Modell verwenden, um Vorhersagen zu treffen. In PHP können Sie den folgenden Code verwenden, um das Modell vorherzusagen:

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

4. Modellbewertung

Beim maschinellen Lernen müssen wir die Genauigkeit und andere Indikatoren des Modells bewerten. In PHP können Sie den folgenden Code verwenden, um das Modell auszuwerten:

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

Zusammenfassend hat sich PHP nach und nach zu einem leistungsstarken Werkzeug im Bereich Data Mining und maschinelles Lernen entwickelt. Mithilfe vorhandener Bibliotheken von Drittanbietern können wir Data-Mining- und Machine-Learning-Aufgaben schnell in PHP umsetzen. Ich glaube, dass die PHP-Technologie im Zuge der Weiterentwicklung und Verbesserung eine immer wichtigere Rolle im Datenbereich spielen wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich PHP für Data Mining und maschinelles Lernen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!