PHP でデシジョン ツリーとニューロン ネットワークをモデル化するにはどうすればよいですか?

機械学習の急速な発展に伴い、デシジョン ツリーとニューロン ネットワークは最も広く使用されるモデルの 1 つになりました。金融、医療、電子商取引など、さまざまな分野で応用されています。 PHP でデシジョン ツリーとニューロン ネットワークをモデル化するにはどうすればよいですか?この記事で詳しくご紹介します。

1. デシジョン ツリー モデリング

デシジョン ツリーはツリー構造を持つ分類モデルであり、その中心となるのは、データを最適に分類できるデータ セット内の特徴を選択することです。デシジョン ツリーのノードは、はい/いいえの回答を表すリーフ ノード、または決定を表すノードにすることができます。デシジョン ツリーの構築プロセスは、ルートから開始し、事前に設定された停止条件に達するまで、セグメンテーションに最適な特徴を徐々に選択します。

PHP でデシジョン ツリー モデリングを実装するには、PHP-ML ライブラリを使用できます。 PHP-ML ライブラリは、DecisionTreeClassifier というデシジョン ツリー分類子を提供します。以下は簡単なサンプル コードです:

train($trainingSamples, $trainingLabels);

$modelManager = new ModelManager();
$modelManager->saveToFile($classifier, 'classifier.phpml');

上記のコードでは、PHP-ML の DecisionTree 分類子を使用して単純な分類モデルをトレーニングし、モデル マネージャーを使用してトレーニングされたモデルを後で使用できるようにファイルに保存します。 。

2. ニューロン ネットワーク モデリング

ニューロン ネットワークは人間の脳神経系を模倣したモデルであり、非線形特性を持ち、学習を通じてさまざまな入力に適応できます。ニューロン ネットワークは、ユニット (ニューロン) とそれらを接続する重み付きエッジで構成され、バックプロパゲーション アルゴリズムを使用してトレーニングできます。

PHP でニューラル ネットワーク モデリングを実装するには、Neural Network PHP 拡張機能を使用できます。以下は簡単なサンプル コードです:

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

上記のコードでは、ニューラル ネットワーク PHP 拡張機能を使用して単純なニューロン ネットワークをトレーニングし、それを使用して XOR 論理演算を実行します。

結論

デシジョン ツリーとニューラル ネットワークは、機械学習における非常に重要なモデリング手法です。これら 2 つのメソッドは、それぞれ PHP-ML ライブラリとニューラル ネットワーク PHP 拡張機能を使用して PHP で実装できます。これら 2 つの方法をより深く理解するには、実際のプロジェクトに適用できるように、関連する内容を引き続き学習することをお勧めします。

以上がPHP でデシジョン ツリーとニューロン ネットワークをモデル化するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。