Principe de mise en œuvre de l'algorithme de machine à vecteurs de support en PHP

Principe d'implémentation de l'algorithme de machine à vecteurs de support en PHP

Support Vector Machine (SVM) est un algorithme d'apprentissage automatique couramment utilisé pour la classification et l'analyse de régression. Il est basé sur la théorie de l'apprentissage statistique et le principe de minimisation des risques structurels, et réalise la formation et la prédiction de modèles en construisant un hyperplan de classification optimal.

L'algorithme SVM peut être appliqué à de nombreux domaines, tels que la reconnaissance d'images, la classification de textes, la détection d'anomalies, etc. En PHP, nous pouvons implémenter l'algorithme SVM en utilisant la bibliothèque open source LibSVM. Ce qui suit présentera en détail le principe d’implémentation de SVM en PHP et donnera des exemples de code.

1. Principe de l'algorithme SVM

1. Préparation des données

La première étape de l'algorithme SVM consiste à préparer les données d'entraînement. Les données d'entraînement se composent d'un ensemble de vecteurs de caractéristiques et d'étiquettes de catégorie correspondantes. Les vecteurs de caractéristiques sont des attributs qui décrivent les données et les étiquettes de catégorie représentent les catégories de données. Pour les problèmes de classification binaire, l’étiquette de classe est généralement 1 ou -1.

2. Cartographie de l'espace de fonctionnalités

L'idée principale de SVM est de mapper l'espace de fonctionnalités d'origine dans un espace de fonctionnalités de grande dimension afin que les échantillons de différentes catégories puissent être séparés plus facilement. Ce processus est complété par des fonctions de noyau. Les fonctions de noyau couramment utilisées incluent les noyaux linéaires, les noyaux polynomiaux et les noyaux à base radiale.

3. Construire l'hyperplan de classification optimal

Dans l'espace des caractéristiques de haute dimension, l'algorithme SVM effectue la classification en trouvant l'hyperplan de classification optimal. L'hyperplan de classification optimal est l'hyperplan qui rend les points d'échantillonnage des différentes catégories les plus éloignés les uns des autres. Le groupe de points d'échantillonnage le plus proche de l'hyperplan de classification optimal est appelé vecteur de support. Le processus de construction de l’hyperplan de classification optimal peut être réalisé en résolvant le problème de programmation quadratique convexe.

4. Entraînement et prédiction de modèles

Grâce aux données d'entraînement, l'algorithme SVM peut obtenir les paramètres de l'hyperplan de classification optimal. Ces paramètres peuvent être utilisés pour effectuer des prédictions de modèle. Pour les nouveaux échantillons de données, la classification est effectuée en calculant sa projection sur l'hyperplan de classification optimal.

2. Implémentation de l'algorithme SVM en PHP

En PHP, nous pouvons utiliser la bibliothèque LibSVM pour implémenter l'algorithme SVM. LibSVM est une implémentation SVM simple et rapide qui prend en charge les noyaux linéaires et les noyaux à base radiale, et fournit des fonctions de formation et de prédiction.

1. Installer LibSVM

Pour utiliser LibSVM en PHP, vous devez d'abord installer la bibliothèque LibSVM. Vous pouvez télécharger la dernière version de la bibliothèque LibSVM sur le site officiel (https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/) et la décompresser.

2. Écrire du code PHP

Dans le code PHP, il faut d'abord introduire le fichier d'interface svm.php de la bibliothèque LibSVM. Ensuite, le modèle peut être entraîné en appelant la fonction svm-train et prédit par la fonction svm-predict.

Ce qui suit est un exemple de code simple pour la formation et la prédiction des problèmes de classification binaire :

Dans le code ci-dessus, nous importons d'abord le fichier d'interface svm.php de la bibliothèque LibSVM. Ensuite, définissez les données et les étiquettes d'entraînement, ainsi que les données de test à prédire. Ensuite, la formation du modèle est effectuée en appelant la fonction svm_train et la prédiction est effectuée par la fonction svm_predict. Enfin, imprimez les résultats de la prédiction.

3. Résumé

À travers les exemples de code ci-dessus, nous pouvons voir que l'implémentation de l'algorithme SVM en PHP est très simple. En utilisant la bibliothèque LibSVM, nous pouvons rapidement terminer la formation et la prédiction du modèle SVM pour résoudre les problèmes de classification et de régression.

Bien sûr, dans les applications pratiques, nous devrons peut-être affiner davantage les paramètres du modèle, sélectionner les fonctions du noyau et les paramètres de fonction du noyau appropriés, etc. Dans le même temps, nous devons également prêter attention à des problèmes tels que le prétraitement des données et la sélection des fonctionnalités afin d'améliorer les performances du modèle et les capacités de généralisation.

En résumé, les principes d'implémentation et les exemples de code de l'algorithme de machine à vecteurs de support en PHP ont été présentés en détail. J'espère que cela sera utile aux lecteurs pour comprendre et appliquer l'algorithme SVM.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!