用PHP輕鬆構建機器學習模型：實用教程與示例

M66 2025-06-24

如何使用PHP構建機器學習模型

機器學習作為人工智能的重要分支，已廣泛應用於多個領域。在構建機器學習模型時，PHP作為流行的服務器端編程語言，也能夠發揮獨特優勢。本文將介紹如何利用PHP構建機器學習模型，並提供實用的代碼示例。

一、安裝PHP機器學習庫

開始構建機器學習模型之前，需要安裝相關PHP機器學習庫。 PHP-ML是一個功能全面的PHP機器學習庫，支持回歸、分類和聚類等任務。以下是安裝PHP-ML的步驟：

打開終端，安裝Composer（PHP依賴管理工具）：

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

在PHP項目目錄下創建composer.json文件，內容如下：

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

執行命令安裝PHP-ML庫：

 $ composer install

二、回歸模型

回歸模型常用於預測數值型目標變量。下面展示一個使用PHP構建回歸模型的示例：

 // 引入必要的類
require 'vendor/autoload.php';
<p>use Phpml\Regression\SVR;<br>
use Phpml\SupportVectorMachine\Kernel;</p>
<p>// 訓練數據<br>
$samples = [[60], [61], [62], [63], [65]];<br>
$targets = [3.1, 3.6, 3.8, 4, 4.1];</p>
<p>// 創建回歸模型<br>
$regression = new SVR(Kernel::LINEAR);<br>
$regression->train($samples, $targets);</p>
<p>// 預測新數據<br>
$prediction = $regression->predict([[64]]);<br>
echo "預測結果：" . $prediction;<br>

三、分類模型

分類模型適用於將數據劃分到不同類別。以下示例展示瞭如何使用PHP構建分類模型：

 // 引入必要的類
require 'vendor/autoload.php';
<p>use Phpml\Classification\SVC;<br>
use Phpml\SupportVectorMachine\Kernel;</p>
<p>// 訓練數據<br>
$samples = [[150, 50], [160, 60], [170, 70], [180, 80]];<br>
$targets = ['男', '女', '男', '女'];</p>
<p>// 創建分類模型<br>
$classifier = new SVC(Kernel::RBF, 1000);<br>
$classifier->train($samples, $targets);</p>
<p>// 預測新數據<br>
$prediction = $classifier->predict([[190, 90]]);<br>
echo "預測結果：" . $prediction;<br>

四、聚類模型

聚類模型用於將數據分成不同簇。下面展示使用PHP構建聚類模型的示例代碼：

 // 引入必要的類
require 'vendor/autoload.php';
<p>use Phpml\Clustering\KMeans;</p>
<p>// 訓練數據<br>
$samples = [[60], [61], [62], [63], [65]];</p>
<p>// 創建聚類模型<br>
$clustering = new KMeans(3);<br>
$clustering->train($samples);</p>
<p>// 預測新數據<br>
$prediction = $clustering->predict([[64]]);<br>
echo "預測結果：" . $prediction;<br>

總結

本文介紹了使用PHP構建機器學習模型的基礎流程，並通過具體示例展示了回歸、分類和聚類模型的實現方法。除了PHP-ML庫外，PHP生態中還有其他機器學習擴展庫可供選擇，開發者可根據項目需求靈活應用。希望本文能助力您在PHP環境下順利開展機器學習開發。