PHP et apprentissage automatique: un guide pratique de la réduction des dimensions des données et de l'extraction des fonctionnalités

introduction

Avec la popularité de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans tous les domaines de la vie, comment traiter et analyser efficacement les données énormes est devenue un problème clé. La réduction de la dimensionnalité des données et l'extraction des caractéristiques peuvent non seulement réduire la complexité de calcul, mais également améliorer la précision et l'efficacité du modèle. Cet article combinera les bibliothèques PHP et PHP-ML pour introduire comment réaliser la réduction de la dimensionnalité des données et l'extraction des fonctionnalités dans les projets réels.

Qu'est-ce que la réduction de la dimensionnalité des données et l'extraction des fonctionnalités

La réduction de la dimensionnalité des données fait référence à la conversion de données de haute dimension en données de faible dimension tout en conservant autant que possible des informations importantes, simplifiant ainsi les calculs et la visualisation. L'extraction des fonctionnalités consiste à sélectionner les fonctionnalités les plus représentatives des données d'origine, fournissant une entrée plus efficace pour la formation et la prédiction des modèles ultérieures. Les deux sont des liens indispensables et importants dans le processus d'apprentissage automatique.

Utilisez PHP pour la réduction de la dimensionnalité des données et l'extraction des fonctionnalités

En PHP, la réduction de la dimensionnalité des données et l'extraction des fonctionnalités peuvent être obtenues à l'aide de la bibliothèque d'apprentissage automatique PHP-ML . L'exemple suivant montre le processus complet de la préparation de l'environnement à la pratique du code.

Installez la bibliothèque PHP-ML

Le compositeur nécessite PHP-AI / PHP-ML

Une fois l'installation via le compositeur terminé, vous pouvez utiliser les riches algorithmes et outils fournis par cette bibliothèque dans votre projet PHP.

Préparation des données et prétraitement

Avant d'effectuer une réduction de la dimensionnalité ou l'extraction de fonctionnalités, l'ensemble de données est généralement prétraité, y compris le traitement et la normalisation de la valeur manquante. L'exemple suivant montre comment charger les données CSV et terminer le nettoyage et la normalisation des données.

Utilisez PHPML \ DataSet \ CSVDATASET;
Utilisez PHPML \ Preprocessing \ Imputer;
Utilisez PHPML \ Preprocessing \ StandardsCaler;

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

$ imputer = new Imputer ();
$ imputer-> fit ($ dataset-> getSample ());
$ imputer-> transform ($ dataset-> getSample ());

$ scaler = new StandardSCaler ();
$ scaler-> fit ($ dataSet-> getSample ());
$ Scalmer-> transform ($ dataSet-> getSample ());

Utilisez l'algorithme PCA pour réduire la dimensionnalité des données

Le PCA (analyse des composants primaires) est une méthode de réduction de dimensionnalité couramment utilisée qui mappe les données à un espace de faible dimension grâce à une transformation linéaire tout en conservant des informations maximales de données.

Utilisez PHPML \ DimensionalityReduction \ PCA;

$ PCA = nouveau PCA (2);
$ pca-> fit ($ dataset-> getSample ());
$ pca-> transform ($ dataSet-> getSample ());

Exemple d'extraction des fonctionnalités

Dans PHP-ML, plusieurs méthodes peuvent être utilisées pour l'extraction des caractéristiques. L'exemple suivant montre le processus d'extraction des fonctionnalités basé sur des données de texte et obtient des fonctionnalités efficaces via le modèle de sac en mot et la méthode TF-IDF.

Utilisez phpml \ eleateExtraction \ stopwords;
Utilisez phpmml \ eleateExtraction \ tokencountvectrizer;
Utilisez phpml \ eleateExtraction \ tfidftransformrer;

$ vectrizer = new tokencountvectrizer (new stopwords ('en'));
$ vectrizer-> ajustement ($ échantillons);
$ vectrizer-> transform ($ échantillons);

$ transformateur = new tfidftransformrer ();
$ transformateur-> ajustement ($ échantillons);
$ transformateur-> transform ($ échantillons);

en conclusion

La réduction de la dimensionnalité des données et l'extraction des fonctionnalités sont d'une grande importance dans les applications d'apprentissage automatique. En utilisant rationnellement l'ACP et les outils de sélection des fonctionnalités dans la bibliothèque PHP-ML, les développeurs peuvent réduire efficacement les dimensions de données et extraire des fonctionnalités précieuses, améliorant ainsi les performances de la formation et de la prédiction du modèle. Avec ces méthodes, nous pouvons non seulement améliorer l'efficacité de l'informatique, mais aussi obtenir des résultats plus précis dans l'analyse des mégadonnées.