PHP et machine learning : comment effectuer du data mining et une analyse de corrélation

PHP et apprentissage automatique : comment effectuer l'exploration de données et l'analyse de corrélation

Introduction :
Dans le développement rapide de la technologie d'aujourd'hui, les données sont devenues une ressource très importante, et l'exploration de données et l'analyse de corrélation sont devenues la clé pour extraire des données des moyens importants d'informations précieuses. En tant que langage de programmation largement utilisé, PHP peut être combiné avec des algorithmes d’apprentissage automatique pour réaliser des fonctions d’exploration de données et d’analyse de corrélation. Cet article explique comment utiliser PHP pour l'exploration de données et l'analyse de corrélation, et fournit des exemples de code.

1. Le concept d'exploration de données
   L'exploration de données fait référence au processus de découverte automatique de modèles et de relations utiles à partir de grandes quantités de données, ainsi que de prévision et d'analyse de ces modèles et relations. Cela peut nous aider à découvrir des connaissances et des informations cachées à partir des données.
2. Le concept d'analyse de corrélation
   L'analyse de corrélation est une technique utilisée pour découvrir des corrélations entre les éléments d'un ensemble de données. Grâce à l'analyse d'association, nous pouvons trouver des règles d'association fréquentes entre différents éléments, qui peuvent être appliquées aux systèmes de recommandation, à l'analyse du panier de consommation et à d'autres domaines.
3. Bibliothèque d'apprentissage automatique de PHP
   PHP ne dispose pas de bibliothèque d'apprentissage automatique native, mais les fonctions d'apprentissage automatique peuvent être implémentées via des bibliothèques tierces. Parmi eux, Php-ml est une bibliothèque d'apprentissage automatique riche en fonctionnalités et facile à utiliser qui permet la mise en œuvre de divers algorithmes d'apprentissage automatique.
4. Installer Php-ml
   Pour utiliser la bibliothèque Php-ml, vous devez d'abord l'installer. La bibliothèque Php-ml peut être installée via composer. Pour les étapes d'installation spécifiques, veuillez vous référer à la documentation officielle : https://github.com/php-ai/php-ml
5. Exemple d'exploration de données

Exemple 1 : Cluster. Analysis

require DIR . $clusterer- >cluster($samples);

$predictions = $clusterer->predict($samples);

var_dump($predictions);

< ;?php

DIR

utilisez PhpmlClassificationDecisionTree;

$samples = [

[1, 2, 3, 4, 5],
[5, 4, 3, 2, 1],
[1, 3, 5, 2, 4],
[1, 1, 1, 1, 1]

];
$labels = ['A', 'B', 'C ', 'D'];

$classifier->train($samples, $labels);

$prediction = $classifier->predict([1, 0, 0 , 1] ) ; );

?>

Cet article présente comment utiliser PHP pour l'exploration de données et l'analyse de corrélation, et fournit des exemples de code correspondants. En utilisant la bibliothèque tierce Php-ml, nous pouvons facilement appliquer divers algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser et extraire des données, obtenant ainsi des informations et des connaissances précieuses nécessaires aux applications pratiques. Il convient de noter que dans les applications pratiques, nous devons également sélectionner raisonnablement les algorithmes d'apprentissage automatique et ajuster les paramètres de l'algorithme pour améliorer la précision et l'effet de l'algorithme.

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!