PHP und maschinelles Lernen: Wie man die Datendimensionalitätsreduzierung und Merkmalsextraktion durchführt

PHP und maschinelles Lernen: Wie man Datendimensionalitätsreduzierung und Merkmalsextraktion durchführt

Einführung:
Maschinelles Lernen spielt in der heutigen technologischen Entwicklung eine immer wichtigere Rolle. Da die Datenmenge immer größer wird, ist die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen besonders wichtig geworden. Beim maschinellen Lernen sind die Reduzierung der Datendimensionalität und die Merkmalsextraktion zwei sehr wichtige Aufgaben. Sie können uns dabei helfen, die Dimensionalität des Datensatzes zu reduzieren und Schlüsselinformationen für ein besseres Modelltraining und eine bessere Vorhersage zu extrahieren. In diesem Artikel wird die Verwendung von PHP zur Reduzierung der Datendimensionalität und zur Merkmalsextraktion vorgestellt und entsprechende Codebeispiele gegeben.

1. Was ist Datendimensionalitätsreduzierung und Merkmalsextraktion?
Beim maschinellen Lernen sind die Reduzierung der Datendimensionalität und die Merkmalsextraktion zwei häufig verwendete technische Methoden. Die Reduzierung der Datendimensionalität bezieht sich auf die Umwandlung hochdimensionaler Daten in niedrigdimensionale Daten unter größtmöglicher Beibehaltung wichtiger Informationen. Die Reduzierung der Datendimensionalität kann uns helfen, die Dimensionen des Datensatzes zu reduzieren, wodurch die Rechenkomplexität verringert und die Daten besser visualisiert werden. Bei der Merkmalsextraktion geht es darum, die repräsentativsten und einflussreichsten Merkmale aus den Originaldaten für das Modelltraining und die Vorhersage zu extrahieren. Durch die Merkmalsextraktion können wir die Größe des Datensatzes reduzieren und die Effizienz des Modelltrainings und der Modellvorhersage verbessern.

2. Verwenden Sie PHP zur Reduzierung der Datendimensionalität und zur Merkmalsextraktion.
In PHP können wir einige Bibliotheken für maschinelles Lernen zur Reduzierung der Datendimensionalität und zur Merkmalsextraktion verwenden. Im Folgenden wird der PCA-Algorithmus als Beispiel verwendet, um die Verwendung von PHP zur Reduzierung der Datendimensionalität und zur Merkmalsextraktion vorzustellen.

1. Installieren Sie die PHP-Bibliothek für maschinelles Lernen.
   Zuerst müssen wir die PHP-Bibliothek für maschinelles Lernen installieren. PHP-ML ist eine leistungsstarke PHP-Bibliothek für maschinelles Lernen, die einen umfangreichen Satz an Algorithmen und Tools für maschinelles Lernen bereitstellt. Sie können Composer verwenden, um die PHP-ML-Bibliothek zu installieren. Führen Sie den folgenden Befehl im Terminal aus:

composer require php-ai/php-ml

2. Datenvorbereitung und Vorverarbeitung
   Bevor wir die Datendimensionalitätsreduzierung und Merkmalsextraktion durchführen, müssen wir zunächst die Daten vorbereiten und die erforderliche Vorverarbeitung durchführen. In diesem Beispiel verwenden wir einen Beispieldatensatz und normalisieren die Daten. Ein Beispieldatensatz kann eine Matrix sein, die aus mehreren Zeilen und Spalten besteht, wobei jede Zeile eine Stichprobe und jede Spalte ein Merkmal darstellt. Das Folgende ist ein einfaches Codebeispiel für die Datenvorbereitung und -vorverarbeitung:

use PhpmlDatasetCsvDataset;
use PhpmlPreprocessingImputer;
use PhpmlPreprocessingStandardScaler;

$dataset = new CsvDataset('data.csv', $numFeatures = null, $delimiter = ',', $skipHeader = true);
$imputer = new Imputer();
$imputer->fit($dataset->getSamples());
$imputer->transform($dataset->getSamples());

$scaler = new StandardScaler();
$scaler->fit($dataset->getSamples());
$scaler->transform($dataset->getSamples());

3. PCA zur Reduzierung der Datendimensionalität verwenden
   Als nächstes verwenden wir den PCA-Algorithmus zur Reduzierung der Datendimensionalität. PCA (Hauptkomponentenanalyse) ist eine häufig verwendete Methode zur Reduzierung der Datendimensionalität, mit der hochdimensionale Daten in niedrigdimensionale Daten umgewandelt werden können und die Informationen der Originaldaten so weit wie möglich erhalten bleiben. Das Folgende ist ein Codebeispiel für die Verwendung von PCA zur Reduzierung der Datendimensionalität:

use PhpmlDimensionalityReductionPCA;

$pca = new PCA(2);
$pca->fit($dataset->getSamples());
$pca->transform($dataset->getSamples());

4. Feature-Extraktion
   Feature-Extraktion dient dazu, die repräsentativsten und einflussreichsten Features aus den Originaldaten für das Modelltraining und die Vorhersage zu extrahieren. In der PHP-ML-Bibliothek können wir verschiedene Algorithmen zur Merkmalsextraktion verwenden, z. B. die auf dem Informationsgewinn basierende Merkmalsauswahl, die lineare Diskriminanzanalyse usw. Das Folgende ist ein Codebeispiel für die Merkmalsextraktion mithilfe eines auf Informationsgewinn basierenden Merkmalsauswahlalgorithmus:

use PhpmlFeatureExtractionStopWords;
use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;
use PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer;

$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new StopWords('en'));
$vectorizer->fit($samples);
$vectorizer->transform($samples);

$transformer = new TfIdfTransformer();
$transformer->fit($samples);
$transformer->transform($samples);

Fazit:
Die Reduzierung der Datendimensionalität und die Merkmalsextraktion spielen eine sehr wichtige Rolle beim maschinellen Lernen. Sie können uns dabei helfen, die Dimensionalität der Daten zu reduzieren Set: Extrahieren Sie wichtige Informationen für ein besseres Modelltraining und eine bessere Vorhersage. In diesem Artikel wird die Verwendung von PHP zur Reduzierung der Datendimensionalität und zur Merkmalsextraktion vorgestellt und entsprechende Codebeispiele aufgeführt. Durch das Erlernen und Verwenden dieser Technologien können wir große Datensätze besser verarbeiten und analysieren und die Effizienz und Genauigkeit des maschinellen Lernens verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPHP und maschinelles Lernen: Wie man die Datendimensionalitätsreduzierung und Merkmalsextraktion durchführt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!