Bagaimana untuk memodelkan pokok keputusan dan rangkaian neuron dalam PHP?

Dengan perkembangan pesat pembelajaran mesin, pokok keputusan dan rangkaian neuron telah menjadi salah satu model yang paling banyak digunakan. Mereka mempunyai aplikasi dalam pelbagai bidang, seperti kewangan, penjagaan perubatan, e-dagang, dll. Bagaimana untuk memodelkan pokok keputusan dan rangkaian neuron dalam PHP? Kami akan memperkenalkannya kepada anda secara terperinci dalam artikel ini.

1. Pemodelan pokok keputusan

Pokok keputusan ialah model klasifikasi dengan struktur pokok adalah untuk memilih ciri dalam set data yang boleh mengklasifikasikan data dengan terbaik. Nod pokok keputusan boleh menjadi nod daun yang mewakili jawapan ya/tidak, atau nod yang mewakili keputusan. Proses pembinaan pepohon keputusan adalah bermula dari akar dan secara beransur-ansur memilih ciri terbaik untuk pembahagian sehingga keadaan berhenti pratetap dicapai.

Untuk melaksanakan pemodelan pokok keputusan dalam PHP, anda boleh menggunakan perpustakaan PHP-ML. Pustaka PHP-ML menyediakan pengelas pokok keputusan: DecisionTreeClassifier. Berikut ialah kod sampel mudah:

<?php
use PhpmlClassificationDecisionTree;
use PhpmlModelManager;

require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

$trainingSamples = [[1, 2], [1, 4], [3, 1], [3, 3], [2, 2], [4, 1], [4, 3]];
$trainingLabels = ['a', 'a', 'a', 'b', 'a', 'b', 'b'];

$classifier = new DecisionTree();
$classifier->train($trainingSamples, $trainingLabels);

$modelManager = new ModelManager();
$modelManager->saveToFile($classifier, 'classifier.phpml');

Dalam kod di atas, kami menggunakan pengelas DecisionTree PHP-ML untuk melatih model pengelasan mudah dan menggunakan pengurus model untuk menyimpan model terlatih ke dalam fail untuk kegunaan seterusnya .

2. Pemodelan rangkaian Neuron

Rangkaian neuron ialah model yang meniru sistem saraf otak manusia Ia mempunyai ciri-ciri bukan linear dan boleh menyesuaikan diri dengan input yang berbeza melalui pembelajaran. Rangkaian neuron terdiri daripada unit (neuron) dan tepi berwajaran yang menghubungkannya, dan boleh dilatih menggunakan algoritma perambatan belakang.

Untuk melaksanakan pemodelan rangkaian saraf dalam PHP, anda boleh menggunakan sambungan PHP Rangkaian Neural. Berikut ialah contoh kod mudah:

<?php
use FFI;

$ffi = FFI::cdef("
    typedef struct {
        double* input;
        double* hidden;
        double output;
    } neuron;

    void init_neurons(neuron* ns);
    void train(neuron* ns, double* inputs, double output);
    double test(neuron* ns, double* inputs);
", "nn.c");

$ns = FFI::new("neuron[4]");

$ffi->init_neurons($ns);

for ($i = 0; $i < 10000; ++$i) {
    $ffi->train($ns, [0, 0], 0);
    $ffi->train($ns, [0, 1], 1);
    $ffi->train($ns, [1, 0], 1);
    $ffi->train($ns, [1, 1], 0);
}

$result = $ffi->test($ns, [0, 0]); // 0
$result = $ffi->test($ns, [0, 1]); // 1
$result = $ffi->test($ns, [1, 0]); // 1
$result = $ffi->test($ns, [1, 1]); // 0

Dalam kod di atas, kami menggunakan sambungan PHP Rangkaian Neural untuk melatih rangkaian neuron ringkas dan menggunakannya untuk melaksanakan operasi logik XOR.

Kesimpulan

Pokok keputusan dan rangkaian neuron merupakan kaedah pemodelan yang sangat penting dalam pembelajaran mesin. Kedua-dua kaedah ini boleh dilaksanakan dalam PHP menggunakan perpustakaan PHP-ML dan sambungan PHP Rangkaian Neural masing-masing. Untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang kedua-dua kaedah ini, adalah disyorkan agar pembaca terus mempelajari kandungan yang berkaitan supaya ia boleh diaplikasikan dengan lebih baik dalam projek sebenar.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk memodelkan pokok keputusan dan rangkaian neuron dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!