PHPを使用して機械学習モデルを簡単に構築する：実用的なチュートリアルと例

M66 2025-06-24

PHPを使用して機械学習モデルを構築する方法

人工知能の重要な分野として、機械学習は多くの分野で広く使用されています。機械学習モデルを構築する場合、PHPは人気のあるサーバー側のプログラミング言語として、独自の利点を再生できます。この記事では、PHPを使用して機械学習モデルを構築する方法を紹介し、実用的なコードの例を提供します。

1. PHP Machine Learning Libraryをインストールします

機械学習モデルの構築を開始する前に、関連するPHP機械学習ライブラリをインストールする必要があります。 PHP-MLは、回帰、分類、クラスタリングなどのタスクをサポートする包括的なPHP機械学習ライブラリです。 PHP-MLをインストールする手順は次のとおりです。

ターミナルとインストールコンポーザー（PHP依存関係管理ツール）を開きます。

 $ curl -sS https://getcomposer.org/installer | php
$ mv composer.phar /usr/local/bin/composer

次のコンテンツを使用して、PHP Project DirectoryにComposer.jsonファイルを作成します。

 {
  "require": {
    "php-ai/php-ml": "~0.8"
  }
}

コマンドを実行して、PHP-MLライブラリをインストールします。

 $ composer install

2。回帰モデル

回帰モデルは、数値ターゲット変数を予測するためによく使用されます。以下は、PHPを使用して回帰モデルを構築する例です。

 // 必要なクラスを紹介します
require 'vendor/autoload.php';
<p>use Phpml\Regression\SVR;<br>
use Phpml\SupportVectorMachine\Kernel;</p>
<p>// トレーニングデータ<br>
$samples = [[60], [61], [62], [63], [65]];<br>
$targets = [3.1, 3.6, 3.8, 4, 4.1];</p>
<p>// 回帰モデルを作成します<br>
$regression = new SVR(Kernel::LINEAR);<br>
$regression->train($samples, $targets);</p>
<p>// 新しいデータを予測します<br>
$prediction = $regression->predict([[64]]);<br>
echo "予測された結果：" . $prediction;<br>

iii。分類モデル

分類モデルは、データをさまざまなカテゴリに分割するのに適しています。次の例は、PHPを使用して分類モデルを構築する方法を示しています。

 // 必要なクラスを紹介します
require 'vendor/autoload.php';
<p>use Phpml\Classification\SVC;<br>
use Phpml\SupportVectorMachine\Kernel;</p>
<p>// トレーニングデータ<br>
$samples = [[150, 50], [160, 60], [170, 70], [180, 80]];<br>
$targets = ['男', '女性', '男', '女性'];</p>
<p>// 分類モデルを作成します<br>
$classifier = new SVC(Kernel::RBF, 1000);<br>
$classifier->train($samples, $targets);</p>
<p>// 新しいデータを予測します<br>
$prediction = $classifier->predict([[190, 90]]);<br>
echo "予測された結果：" . $prediction;<br>

IV。クラスタリングモデル

クラスタリングモデルは、データを異なるクラスターに分割するために使用されます。以下は、PHPを使用してクラスタリングモデルを構築するためのコードの例を示しています。

 // 必要なクラスを紹介します
require 'vendor/autoload.php';
<p>use Phpml\Clustering\KMeans;</p>
<p>// トレーニングデータ<br>
$samples = [[60], [61], [62], [63], [65]];</p>
<p>// クラスタリングモデルを作成します<br>
$clustering = new KMeans(3);<br>
$clustering->train($samples);</p>
<p>// 新しいデータを予測します<br>
$prediction = $clustering->predict([[64]]);<br>
echo "予測された結果：" . $prediction;<br>

要約します

この記事では、PHPを使用して機械学習モデルを構築する基本的なプロセスを紹介し、特定の例を介して回帰、分類、クラスタリングモデルの実装方法を示します。 PHP-MLライブラリに加えて、PHPエコシステムで選択できる他の機械学習拡張ライブラリがあり、開発者はプロジェクトのニーズに応じて柔軟に適用できます。この記事が、PHP環境で機械学習開発を成功させるのに役立つことを願っています。