PHP und maschinelles Lernen: Ein praktischer Leitfaden zur Reduzierung der Datendimension und der Merkmalextraktion

Einführung

Mit der Popularität künstlicher Intelligenz und maschinelles Lernen in allen Lebensbereichen ist es zu einem zentralen Thema, wie enorme Daten effizient verarbeitet und analysiert werden. Die Reduzierung der Datendimensionalität und die Merkmalextraktion können nicht nur die Rechenkomplexität verringern, sondern auch die Genauigkeit und Effizienz des Modells verbessern. In diesem Artikel werden PHP- und PHP-ML-Bibliotheken kombiniert, um die Verwirklichung von Datendimensionalität und Merkmalextraktion in den tatsächlichen Projekten einzuführen.

Was ist die Reduzierung der Datendimensionalität und die Merkmalextraktion

Die Reduzierung der Datendimensionalität bezieht sich auf die Konvertierung hochdimensionaler Daten in niedrigdimensionale Daten, während wichtige Informationen so weit wie möglich beibehalten werden, wodurch die Berechnungen und die Visualisierung vereinfacht werden. Die Feature -Extraktion besteht darin, die repräsentativsten Funktionen aus den Originaldaten auszuwählen und eine effektivere Eingabe für das nachfolgende Modelltraining und die Vorhersage bereitzustellen. Beide sind unverzichtbare und wichtige Verbindungen im maschinellen Lernprozess.

Verwenden Sie PHP für die Reduzierung der Datendimensionalität und die Featurextraktion

In PHP können die Datendimensionalitätsreduzierung und die Merkmalextraktion mit Hilfe der Php-ML- Bibliothek erreicht werden. Das folgende Beispiel zeigt den vollständigen Prozess von der Umgebungsvorbereitung bis zur Codepraxis.

Installieren Sie die PHP-ML-Bibliothek

Der Komponist benötigt PHP-AI/PHP-ML

Nachdem die Installation über den Komponisten abgeschlossen ist, können Sie die von dieser Bibliothek in Ihrem PHP -Projekt bereitgestellten Richalgorithmen und Tools verwenden.

Datenvorbereitung und Vorverarbeitung

Vor der Durchführung von Dimensionalitätsreduzierungen oder Merkmalextraktion ist der Datensatz normalerweise vorverarbeitet, einschließlich fehlender Wertverarbeitung und Standardisierung. Das folgende Beispiel zeigt, wie CSV -Daten geladen und die Datenreinigung und Normalisierung abgeschlossen werden.

Verwenden Sie PHPML \ Dataset \ csvdataset;
Verwenden Sie PHPML \ Preprocessing \ Impter;
Verwenden Sie PHPML \ Preprocessing \ StandardsCaler;

$ dataSet = new csvdataset ('data.csv', null, ',', true);

$ impute = new Impter ();
$ impute-> fit ($ dataset-> getSamples ());
$ impute-> transform ($ dataset-> getSamples ());

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

Verwenden Sie den PCA -Algorithmus, um die Dimensionalität von Daten zu verringern

PCA (Primärkomponentenanalyse) ist eine häufig verwendete Dimensionalitätsreduzierungsmethode, die Daten durch lineare Transformation auf einen niedrigdimensionalen Raum abbildert, während maximale Dateninformationen beibehalten werden.

Verwenden Sie PHPML \ DimensionalityRection \ PCA;

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

Beispiel für Merkmalextraktion

In PHP-ML gibt es verschiedene Methoden, die für die Feature-Extraktion verwendet werden können. Das folgende Beispiel zeigt den Feature-Extraktionsprozess basierend auf Textdaten und erhält effektive Merkmale über ein Bag-of-Word-Modell und die TF-IDF-Methode.

Verwenden Sie PHPML \ featureExtraction \ Stoppwords;
Verwenden Sie PHPMML \ featurextraction \ tokenCountVectorizer;
Verwenden Sie PHPML \ featureExtraction \ tfidftransformer;

$ vectorizer = new tokenCountVectorizer (neue Stopwords ('en'));
$ vectorizer-> fit ($ proben);
$ vectorizer-> Transformation ($ mustproben);

$ transformator = new tfidftransformer ();
$ transformator-> fit ($ proben);
$ transformator-> transform ($ mustproben);

abschließend

Die Reduzierung der Datendimensionalität und die Merkmalextraktion sind bei Anwendungen zum maschinellen Lernen von großer Bedeutung. Durch rationale Verwendung von PCA- und Feature-Auswahl-Tools in der PHP-ML-Bibliothek können Entwickler die Datendimensionen effektiv reduzieren und wertvolle Merkmale extrahieren, wodurch die Leistung von Modelltraining und Vorhersage verbessert wird. Mit diesen Methoden können wir nicht nur die Recheneffizienz verbessern, sondern auch genauere Ergebnisse bei der Big -Data -Analyse erzielen.