PHP에서 의사 결정 트리와 뉴런 네트워크를 모델링하는 방법은 무엇입니까?

머신러닝의 급속한 발전으로 의사결정 트리와 뉴런 네트워크는 가장 널리 사용되는 모델 중 하나가 되었습니다. 금융, 의료, 전자상거래 등 다양한 분야에 적용 가능합니다. PHP에서 의사 결정 트리와 뉴런 네트워크를 모델링하는 방법은 무엇입니까? 이번 글에서 자세히 소개해드리겠습니다.

1. 의사결정 트리 모델링

결정 트리는 데이터 세트에서 데이터를 가장 잘 분류할 수 있는 특징을 선택하는 것이 핵심입니다. 의사결정 트리의 노드는 예/아니오 답변을 나타내는 리프 노드이거나 의사결정을 나타내는 노드일 수 있습니다. 의사결정 트리의 구성 프로세스는 루트부터 시작하여 미리 설정된 중지 조건에 도달할 때까지 분할에 가장 적합한 기능을 점진적으로 선택하는 것입니다.

PHP에서 의사결정 트리 모델링을 구현하려면 PHP-ML 라이브러리를 사용할 수 있습니다. PHP-ML 라이브러리는 결정 트리 분류자인 DecisionTreeClassifier를 제공합니다. 다음은 간단한 샘플 코드입니다.

<?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');

위 코드에서는 PHP-ML의 DecisionTree 분류자를 사용하여 간단한 분류 모델을 학습하고, 모델 관리자를 사용하여 학습된 모델을 파일에 저장하여 나중에 사용할 수 있도록 했습니다.

2. 뉴런 네트워크 모델링

뉴런 네트워크는 인간의 뇌 신경계를 모방한 모델로, 비선형 특성을 가지며 학습을 통해 다양한 입력에 적응할 수 있습니다. 신경망은 단위(뉴런)와 이를 연결하는 가중치 에지로 구성되며 역전파 알고리즘을 사용하여 훈련할 수 있습니다.

PHP에서 신경망 모델링을 구현하려면 신경망 PHP 확장을 사용할 수 있습니다. 다음은 간단한 샘플 코드입니다.

<?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

위 코드에서는 Neural Network PHP 확장을 사용하여 간단한 뉴런 네트워크를 훈련하고 이를 사용하여 XOR 논리 연산을 수행합니다.

결론

의사결정 트리와 뉴런 네트워크는 머신러닝에서 매우 중요한 모델링 방법입니다. 이 두 가지 방법은 각각 PHP-ML 라이브러리와 신경망 PHP 확장을 사용하여 PHP에서 구현할 수 있습니다. 이 두 가지 방법에 대한 더 깊은 이해를 얻으려면 독자들이 관련 내용을 계속해서 학습하여 실제 프로젝트에 더 잘 적용할 수 있도록 하는 것이 좋습니다.

위 내용은 PHP에서 의사 결정 트리와 뉴런 네트워크를 모델링하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!