Wie modelliere ich Entscheidungsbäume und neuronale Netzwerke in PHP?

Mit der rasanten Entwicklung des maschinellen Lernens sind Entscheidungsbäume und neuronale Netzwerke zu einem der am weitesten verbreiteten Modelle geworden. Sie finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Finanzen, medizinische Versorgung, E-Commerce usw. Wie modelliere ich Entscheidungsbäume und neuronale Netzwerke in PHP? Wir stellen es Ihnen in diesem Artikel ausführlich vor.

1. Entscheidungsbaummodellierung

Der Entscheidungsbaum ist ein Klassifizierungsmodell mit einer Baumstruktur. Sein Kern besteht darin, Merkmale im Datensatz auszuwählen, die die Daten am besten klassifizieren können. Die Knoten eines Entscheidungsbaums können Blattknoten sein, die Ja/Nein-Antworten darstellen, oder Knoten, die Entscheidungen darstellen. Der Konstruktionsprozess des Entscheidungsbaums besteht darin, von der Wurzel aus zu beginnen und nach und nach die besten Merkmale für die Segmentierung auszuwählen, bis die voreingestellten Stoppbedingungen erreicht sind.

Um die Entscheidungsbaummodellierung in PHP zu implementieren, können Sie die PHP-ML-Bibliothek verwenden. Die PHP-ML-Bibliothek stellt einen Entscheidungsbaumklassifikator bereit: DecisionTreeClassifier. Das Folgende ist ein einfacher Beispielcode:

<?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');

Im obigen Code verwenden wir den DecisionTree-Klassifikator von PHP-ML, um ein einfaches Klassifizierungsmodell zu trainieren, und verwenden den Modellmanager, um das trainierte Modell zur späteren Verwendung in einer Datei zu speichern.

2. Neuronennetzwerkmodellierung

Das Neuronennetzwerk ist ein Modell, das das Nervensystem des menschlichen Gehirns nachahmt. Es weist nichtlineare Eigenschaften auf und kann sich durch Lernen an verschiedene Eingaben anpassen. Neuronale Netzwerke bestehen aus Einheiten (Neuronen) und sie verbindenden gewichteten Kanten und können mit dem Backpropagation-Algorithmus trainiert werden.

Um die Modellierung neuronaler Netzwerke in PHP zu implementieren, können Sie die PHP-Erweiterung Neural Network verwenden. Das Folgende ist ein einfacher Beispielcode:

<?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

Im obigen Code verwenden wir die PHP-Erweiterung Neural Network, um ein einfaches Neuronennetzwerk zu trainieren und es zum Ausführen logischer XOR-Operationen zu verwenden.

Fazit

Entscheidungsbäume und neuronale Netzwerke sind sehr wichtige Modellierungsmethoden beim maschinellen Lernen. Diese beiden Methoden können in PHP mithilfe der PHP-ML-Bibliothek bzw. der Neural Network PHP-Erweiterung implementiert werden. Um ein tieferes Verständnis dieser beiden Methoden zu erlangen, wird den Lesern empfohlen, sich weiterhin mit den relevanten Inhalten vertraut zu machen, damit diese besser in tatsächlichen Projekten angewendet werden können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie modelliere ich Entscheidungsbäume und neuronale Netzwerke in PHP?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!