PHPと機械学習：データディメンションの削減と機能抽出の実用的なガイド

M66 2025-10-05

導入

あらゆる人生の歩みにおける人工知能と機械学習の人気により、巨大なデータを効率的に処理して分析する方法が重要な問題になりました。データの次元削減と機能抽出は、計算の複雑さを減らすだけでなく、モデルの精度と効率を向上させることもできます。この記事では、PHPとPHP-MLライブラリを組み合わせて、実際のプロジェクトでデータの次元削減と機能抽出を実現する方法を紹介します。

データの次元削減と機能抽出とは何ですか

データの次元削減とは、重要な情報を可能な限り保持しながら、高次元データを低次元データに変換することを指し、それにより計算と視覚化を簡素化します。機能抽出とは、元のデータから最も代表的な機能を選択し、その後のモデルトレーニングと予測のためにより効果的な入力を提供することです。どちらも機械学習プロセスに不可欠で重要なリンクです。

データの次元削減と機能抽出にはPHPを使用します

PHPでは、 PHP-ML機械学習ライブラリの助けを借りて、データの次元削減と特徴抽出を実現できます。次の例は、環境の準備からコードプラクティスまでの完全なプロセスを示しています。

PHP-MLライブラリをインストールします

作曲家はPHP-AI/PHP-MLを必要とします

コンポーザーによるインストールが完了した後、PHPプロジェクトでこのライブラリが提供するリッチなアルゴリズムとツールを使用できます。

データの準備と前処理

次元削減または機能抽出を実行する前に、データセットは通常、値の処理と標準化を欠しているなど、前処理されます。次の例は、CSVデータをロードし、データのクリーニングと正規化を完了する方法を示しています。

phpml \ dataset \ csvdatasetを使用します。
phpml \ preprocessing \ inputerを使用します。
phpml \ preprocessing \ starderscalerを使用します。

$ dataset = new csvdataset（ &#39;data.csv&#39;、null、 &#39;、&#39;、true）;

$ inputer = new Inputer（）;
$ inputer-> fit（$ dataset-> getSamples（））;
$ inputer-> transform（$ dataset-> getSamples（））;

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

PCAアルゴリズムを使用して、データの次元を減らします

PCA（一次コンポーネント分析）は、最大のデータ情報を保持しながら、線形変換を介してデータを低次元空間にマップする一般的に使用される次元削減方法です。

phpml \ dimensionalityReduction \ pcaを使用します。

$ PCA =新しいしいPCA（2）;
$ pca-> fit（$ dataset-> getSamples（））;
$ pca-> transform（$ dataset-> getSamples（））;

特徴抽出の例

PHP-MLでは、機能抽出に使用できるいくつかの方法があります。次の例は、テキストデータに基づいた機能抽出プロセスを示しており、単語の袋モデルとTF-IDFメソッドを介して効果的な機能を取得します。

phpml \ featureextraction \ stopwordsを使用します。
phpmml \ featureextraction \ tokencountvectorizerを使用します。
phpml \ featureextraction \ tfidftransformerを使用します。

$ vectorizer = new tokencountvectorizer（new Stopwords（ &#39;en&#39;））;
$ vectorizer-> fit（$ samples）;
$ vectorizer-> transform（$ samples）;

$ transfurer = new tfidftransformer（）;
$ Transformer-> Fit（$ samples）;
$ Transformer-> Transform（$ samples）;

結論は

データの次元削減と機能抽出は、機械学習アプリケーションで非常に重要です。 PHP-MLライブラリでPCAおよび機能選択ツールを合理的に使用することにより、開発者はデータの寸法を効果的に削減し、貴重な機能を抽出し、それによりモデルトレーニングと予測のパフォーマンスを改善できます。これらの方法を使用すると、コンピューティング効率を改善するだけでなく、ビッグデータ分析でより正確な結果を得ることができます。