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PHP의 의사결정 트리 알고리즘에 대한 자세한 설명

PHPz

Jul 07, 2023 am 11:33 AM

php 연산 결정 트리

PHP의 결정 트리 알고리즘에 대한 자세한 설명

결정 트리 알고리즘은 분류 및 회귀 문제에 사용할 수 있는 일반적인 기계 학습 알고리즘입니다. PHP에서는 일부 라이브러리를 사용하여 php-ml과 같은 의사결정 트리 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 이 기사에서는 PHP의 의사결정 트리 알고리즘을 자세히 소개하고 코드 예제를 제공합니다.

소개
의사결정 트리 알고리즘은 서로 다른 특성 간의 관계를 트리 구조로 표현하고 이러한 특성을 기반으로 의사결정을 내립니다. 분류 문제에서 결정 트리 알고리즘은 모든 데이터가 올바르게 분류될 때까지 특성 값에 따라 데이터 세트를 나눕니다. 회귀 문제에서는 의사결정 트리 알고리즘을 사용하여 수치 변수의 값을 예측할 수도 있습니다.
php-ml 라이브러리 설치
php-ml 라이브러리를 사용하기 전에 먼저 설치해야 합니다. Composer를 통해 php-ml 라이브러리를 설치할 수 있습니다. 프로젝트 디렉터리에서 다음 명령만 실행하면 됩니다.
```
composer require php-ai/php-ml
```
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결정 트리 분류
다음은 간단한 결정 트리 분류의 예입니다. 가로좌표와 세로좌표를 각각 나타내는 두 개의 특징 X와 Y를 포함하는 데이터 세트가 있다고 가정합니다. 우리는 이 두 가지 특징을 기반으로 데이터 포인트가 어떤 범주에 속하는지 결정해야 합니다.

require_once 'vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationDecisionTree;

$samples = [[0, 0], [1, 1], [0, 1], [1, 0]];
$labels = ['classA', 'classA', 'classB', 'classB'];

$classifier = new DecisionTree();
$classifier->train($samples, $labels);

$predicted = $classifier->predict([0, 0]);
echo 'Predicted class: ' . $predicted;

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위 코드는 먼저 php-ml 라이브러리를 가져오고 DecisionTree 객체를 생성합니다. 그런 다음 데이터 세트 $samples와 해당 레이블 $labels가 정의됩니다. 여기서는 데이터 세트를 두 가지 범주로 간단히 나눕니다. 다음으로, train() 메서드를 사용하여 모델을 훈련한 다음 predict() 메서드를 사용하여 새 데이터 포인트의 범주를 예측합니다. $samples和对应的标签$labels，这里我们简单地将数据集分为两个类别。接下来，使用train()方法来训练模型，再使用predict()方法来预测新数据点的类别。

决策树回归
除了分类问题，决策树算法也可以用于回归问题。下面是一个简单的决策树回归的示例。假设我们有一个数据集，其中包含一个特征X和对应的目标值Y。我们需要根据特征X来预测目标值Y。

require_once 'vendor/autoload.php';

use PhpmlRegressionDecisionTree;

$samples = [[0], [1], [2], [3]];
$targets = [1, 2, 3, 4];

$regressor = new DecisionTree();
$regressor->train($samples, $targets);

$predicted = $regressor->predict([4]);
echo 'Predicted value: ' . $predicted;

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上述代码首先导入了php-ml库，并创建了一个DecisionTree对象。然后，定义了一个数据集$samples和对应的目标值$targets。接下来，使用train()方法来训练模型，再使用predict()