PHP 및 기계 학습 : 데이터 차원 감소 및 기능 추출에 대한 실용 가이드

M66 2025-10-05

소개

모든 생계에서 인공 지능 및 기계 학습의 인기로 인해 거대한 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하는 방법이 중요한 문제가되었습니다. 데이터 차원 감소 및 기능 추출은 계산 복잡성을 감소시킬뿐만 아니라 모델의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이 기사는 PHP 및 PHP-ML 라이브러리를 결합하여 실제 프로젝트에서 데이터 차원 감소 및 기능 추출을 실현하는 방법을 소개합니다.

데이터 차원 감소 및 기능 추출이란 무엇입니까?

데이터 차원 감소는 고차원 데이터를 저 차원 데이터로 변환하는 동시에 가능한 한 중요한 정보를 유지하여 계산 및 시각화를 단순화하는 것을 말합니다. 기능 추출은 원래 데이터에서 가장 대표적인 기능을 선택하여 후속 모델 교육 및 예측에보다 효과적인 입력을 제공하는 것입니다. 둘 다 머신 러닝 프로세스에서 필수 불가능하고 중요한 링크입니다.

데이터 차원 감소 및 기능 추출에는 PHP를 사용하십시오

PHP에서는 PHP-ML 머신 러닝 라이브러리의 도움으로 데이터 차원 감소 및 기능 추출을 달성 할 수 있습니다. 다음 예는 환경 준비에서 코드 실습에 이르기까지 완전한 프로세스를 보여줍니다.

PHP-ML 라이브러리를 설치하십시오

작곡가에는 PHP-AI/PHP-ML이 필요합니다

Composer를 통한 설치가 완료되면 PHP 프로젝트 에서이 라이브러리에서 제공하는 풍부한 알고리즘과 도구를 사용할 수 있습니다.

데이터 준비 및 전처리

치수 감소 또는 기능 추출을 수행하기 전에 데이터 세트는 일반적으로 결 측값 처리 및 표준화를 포함하여 사전 처리됩니다. 다음 예는 CSV 데이터를로드하고 데이터 정리 및 정규화를 완료하는 방법을 보여줍니다.

phpml \ dataset \ csvdataset을 사용합니다.
phpml \ preprocessing \ 임프처 사용;
phpml \ preprocessing \ StandardardsCaler를 사용하십시오.

$ dataSet = 새로운 CSVDATASET ( &#39;data.csv&#39;, null, &#39;,&#39;, true);

$ 임상 = 새로운 임시 ();
$ Imputer-> fit ($ dataSet-> getSamples ());
$ 임프터-> 변환 ($ dataSet-> getSamples ());

$ scaler = new StandardardsCaler ();
$ scaler-> fit ($ dataSet-> getSamples ());
$ scaler-> transform ($ dataSet-> getSamples ());

PCA 알고리즘을 사용하여 데이터의 차원을 줄입니다

PCA (1 차 구성 요소 분석)는 최대 데이터 정보를 유지하면서 선형 변환을 통해 데이터를 저 차원 공간에 맵핑하는 일반적으로 사용되는 치수 감소 방법입니다.

phpml \ Dimensionality 줄 감소 \ pca를 사용하십시오.

$ PCA = 새로운 PCA (2);
$ pca-> fit ($ dataSet-> getSamples ());
$ pca-> transform ($ dataSet-> getSamples ());

기능 추출 예

PHP-ML에는 기능 추출에 사용할 수있는 몇 가지 방법이 있습니다. 다음 예제는 텍스트 데이터를 기반으로 한 기능 추출 프로세스를 보여주고 Bag-of-Word 모델 및 TF-IDF 방법을 통해 효과적인 기능을 얻습니다.

phpml \ feactionExtraction \ stopwords를 사용하십시오.
phpmml \ feactionExtraction \ tokencountVectorizer를 사용하십시오.
phpml \ feactionextraction \ tfidftransformer를 사용하십시오.

$ vectorizer = new TokenCountVectorizer (new stopwords ( &#39;en&#39;));
$ vectorizer-> fit ($ 샘플);
$ vectorizer-> transform ($ 샘플);

$ transformer = new tfidftransformer ();
$ transformer-> fit ($ 샘플);
$ 변압기-> 변환 ($ 샘플);

결론적으로

데이터 차원 감소 및 기능 추출은 기계 학습 애플리케이션에서 큰 의미가 있습니다. PHP-ML 라이브러리에서 PCA 및 기능 선택 도구를 합리적으로 사용함으로써 개발자는 데이터 차원을 효과적으로 줄이고 귀중한 기능을 추출하여 모델 교육 및 예측의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 방법으로 컴퓨팅 효율성을 향상시킬뿐만 아니라 빅 데이터 분석에서보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.