Comment utiliser les fonctions d'exploration de données en PHP

Avec le développement rapide de la science des données, le data mining est devenu un domaine de plus en plus important. En tant que langage de programmation populaire, PHP fournit également certaines fonctions d'exploration de données. Cet article explique comment utiliser ces fonctions en PHP pour le data mining.

1. Installer les extensions

L'utilisation des fonctions de data mining en PHP nécessite d'abord d'installer les extensions correspondantes. PHP fournit deux extensions d'exploration de données : fann et svm. Vous pouvez télécharger ces extensions sur le site pecl, les compiler et les installer dans votre environnement PHP. Voici un exemple de commande pour installer l'extension fann :

pecl install fann

Après l'installation, vous devez ajouter la ligne suivante dans php.ini pour charger l'extension :

extension=fann.so

#🎜 🎜#Créer des réseaux neuronaux

fann l'extension fournit des fonctionnalités pour créer et former des réseaux de neurones. Voici un exemple simple pour créer un réseau de neurones à trois couches :

$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);

Dans cet exemple, nous utilisons la fonction fann_create_standard pour créer un réseau de neurones qui contient deux neurones d'entrée, un neurone de sortie et trois couches cachées. neurones. Nous définissons également les fonctions d'activation des neurones des couches cachées et de sortie. Enfin, nous utilisons la fonction fann_train_on_file pour entraîner le réseau neuronal avec les données d'un fichier nommé xor.data.

Support Vector Machine

En plus des réseaux de neurones, l'extension svm fournit également des machines à vecteurs de support pour la classification et la régression. Voici un exemple de classification simple :

$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)

Dans cet exemple, nous créons un SVMModel en utilisant l'extension svm. Le modèle utilise des exemples de données contenant trois fonctionnalités. Nous fournissons également la catégorie à laquelle appartient chaque échantillon. Nous entraînons ensuite le modèle en utilisant la méthode train de la classe SVM. Enfin, nous utilisons la méthode prédire pour prédire la classe de nouvelles données.

Summary

Cet article présente comment utiliser les extensions fann et svm pour l'exploration de données en PHP. Nous fournissons également quelques exemples simples pour créer des réseaux de neurones et prendre en charge des machines vectorielles. Si vous êtes intéressé par d’autres techniques d’exploration de données, continuez à en apprendre davantage.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!