Penjelasan terperinci algoritma pokok keputusan dalam PHP

Penjelasan terperinci algoritma pepohon keputusan dalam PHP

Algoritma pepohon keputusan ialah algoritma pembelajaran mesin biasa yang boleh digunakan untuk masalah klasifikasi dan regresi. Dalam PHP, kita boleh menggunakan beberapa perpustakaan untuk melaksanakan algoritma pepohon keputusan, seperti php-ml. Artikel ini akan memperkenalkan algoritma pepohon keputusan dalam PHP secara terperinci dan memberikan contoh kod.

1. Pengenalan
   Algoritma pepohon keputusan mewakili perhubungan antara ciri yang berbeza melalui struktur pepohon dan membuat keputusan berdasarkan ciri ini. Dalam masalah klasifikasi, algoritma pepohon keputusan membahagikan set data mengikut nilai ciri sehingga semua data dikelaskan dengan betul. Dalam masalah regresi, algoritma pepohon keputusan juga boleh digunakan untuk meramalkan nilai pembolehubah berangka.

2. Pasang perpustakaan php-ml
   Sebelum menggunakan perpustakaan php-ml, anda perlu memasangnya terlebih dahulu. Anda boleh memasang perpustakaan php-ml melalui Komposer Anda hanya perlu melaksanakan arahan berikut dalam direktori projek:

   composer require php-ai/php-ml

3. Pengkelasan pokok keputusan
   Berikut ialah contoh klasifikasi pokok keputusan yang mudah. Katakan kita mempunyai set data yang mengandungi dua ciri X dan Y, masing-masing mewakili absis dan ordinat. Kita perlu menentukan kategori mana yang dimiliki oleh titik data berdasarkan dua ciri ini.

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;

Kod di atas mula-mula mengimport perpustakaan php-ml dan mencipta objek DecisionTree. Kemudian, set data $samples dan label yang sepadan $labels ditakrifkan Di sini kami hanya membahagikan set data kepada dua kategori. Seterusnya, gunakan kaedah train() untuk melatih model, dan kemudian gunakan kaedah predict() untuk meramalkan kategori titik data baharu. $samples和对应的标签$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。

4. 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;

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()

Regression tree keputusan
Selain masalah klasifikasi, algoritma tree decision juga boleh digunakan untuk masalah regresi. Di bawah ialah contoh regresi pepohon keputusan mudah. Katakan kita mempunyai set data yang mengandungi ciri X dan nilai sasaran yang sepadan Y. Kita perlu meramalkan nilai sasaran Y berdasarkan ciri X.
5. 
   rrreee
Kod di atas mula-mula mengimport perpustakaan php-ml dan mencipta objek DecisionTree. Kemudian, set data $samples dan nilai sasaran yang sepadan $targets ditakrifkan. Seterusnya, gunakan kaedah train() untuk melatih model, dan kemudian gunakan kaedah predict() untuk meramalkan nilai sasaran titik data baharu.
Ringkasan🎜Artikel ini memperkenalkan algoritma pepohon keputusan dalam PHP secara terperinci dan menyediakan contoh kod yang sepadan. Algoritma pepohon keputusan ialah algoritma pembelajaran mesin yang berkuasa yang boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dan regresi. Menggunakan perpustakaan php-ml, kami boleh melaksanakan algoritma pepohon keputusan dengan mudah dalam PHP dan melaksanakan latihan dan ramalan model. 🎜🎜🎜Semoga artikel ini membantu anda memahami algoritma pepohon keputusan dan mengaplikasikannya dalam PHP! 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Penjelasan terperinci algoritma pokok keputusan dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!