PHP机器学习库php-ml的简单测试和使用方法

发布时间：2021-02-02 04:16:12 所属栏目：PHP教程来源：网络整理

导读：副标题#e# php-ml是一个使用PHP编写的机器学习库。虽然我们知道，python或者是C++提供了更多机器学习的库，但实际上，他们大多都略显复杂，配置起来让很多新手感到绝望。 php-ml这个机器学习库虽然没有特别高大上的算法，但其具有最基本的机器学习、分类等

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php-ml是一个使用PHP编写的机器学习库。虽然我们知道，python或者是C++提供了更多机器学习的库，但实际上，他们大多都略显复杂，配置起来让很多新手感到绝望。

php-ml这个机器学习库虽然没有特别高大上的算法，但其具有最基本的机器学习、分类等算法，我们的小公司做一些简单的数据分析、预测等等都是够用的。我们的项目中，追求的应该是性价比，而不是过分的效率和精度。一些算法和库看上去非常厉害，但如果我们考虑快速上线，而我们的技术人员没有机器学习方面的经验，那么复杂的代码和配置反而会拖累我们的项目。而如果我们本身就是做一个简单的机器学习应用，那么研究复杂库和算法的学习成本很显然高了点，而且，项目出了奇奇怪怪的问题，我们能解决吗？需求改变了怎么办？相信大家都有过这种经历：做着做着，程序忽然报错，自己怎么都搞不清楚原因，上谷歌或百度一搜，只搜出一条满足条件的问题，在五年、十年前提问，然后零回复。。。

所以，选择最简单最高效、性价比最高的做法是必须的。php-ml的速度不算慢（赶紧换php7吧），而且精度也不错，毕竟算法都一样，而且php是基于c的。博主最看不惯的就是，拿python和Java，PHP之间比性能，比适用范围。真要性能，请你拿C开发。真要追求适用范围，也请用C，甚至汇编。。。

首先，我们要使用这个库，需要先下载这个库。在github可以下载到这个库文件（https://github.com/php-ai/php-ml）。当然，更推荐使用composer来下载该库，自动配置。

当下载好了以后，我们可以看一看这个库的文档，文档都是一些简单的小示例，我们可以自己建一个文件尝试一下。都浅显易懂。接下来，我们来拿实际的数据测试一下。数据集一个是Iris花蕊的数据集，另一个由于记录丢失，所以不知道是有关什么的数据了。。。

Iris花蕊部分数据，有三种不同的分类：

不知名数据集，小数点被打成了逗号，所以计算时还需要处理一下：

我们先处理不知名数据集。首先，我们的不知名数据集的文件名为data.txt。而这个数据集刚好可以先绘制成x-y折线图。所以，我们先将原数据绘制成一个折线图。由于x轴比较长，所以我们只需要看清楚它大致的形状即可：

绘制采用了php的jpgraph库，代码如下：

$g = new Graph(1920,1080);//jpgraph的绘制操作
$g->SetScale("textint");
$g->title->Set('data');

//文件的处理
$file = fopen('data.txt','r');
$labels = array();
while(!feof($file)){
$data = explode(' ',fgets($file));
$data[1] = str_replace(',','.',$data[1]);//数据处理，将数据中的逗号修正为小数点
$labels[(int)$data[0]] = (float)$data[1];//这里将数据以键值的方式存入数组，方便我们根据键来排序
}

ksort($labels);//按键的大小排序

$x = array();//x轴的表示数据
$y = array();//y轴的表示数据
foreach($labels as $key=>$value){
array_push($x,$key);
array_push($y,$value);
}

$linePlot = new LinePlot($y);
$g->xaxis->SetTickLabels($x);
$linePlot->SetLegend('data');
$g->Add($linePlot);
$g->Stroke();

在有了这个原图做对比，我们接下来进行学习。我们采用php-ml中的LeastSquars来进行学习。我们测试的输出需要存入文件，方便我们可以画一个对比图。学习代码如下：

use PhpmlRegressionLeastSquares;
use PhpmlModelManager;

$file = fopen('data.txt','r');
$samples = array();
$labels = array();
$i = 0;
while(!feof($file)){
$data = explode(' ',fgets($file));
$samples[$i][0] = (int)$data[0];
$data[1] = str_replace(',$data[1]);
$labels[$i] = (float)$data[1];
$i ++;
}
fclose($file);

$regression = new LeastSquares();
$regression->train($samples,$labels);

//这个a数组是根据我们对原数据处理后的x值给出的，做测试用。
$a = [0,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,20,22,23,24,25,26,27,29,30,31,37,40,41,45,48,53,55,57,60,61,108,124];
for($i = 0; $i < count($a); $i ++){
file_put_contents("putput.txt",($regression->predict([$a[$i]]))."n",FILE_APPEND); //以追加的方式存入文件
}

之后，我们将存入文件的数据读出来，绘制一个图形，先贴最后的效果图：

代码如下：

$g = new Graph(1920,1080);
$g->SetScale("textint");
$g->title->Set('data');

$file = fopen('putput.txt','r');
$y = array();
$i = 0;
while(!feof($file)){
$y[$i] = (float)(fgets($file));
$i ++;
}

$x = [0,124];

$linePlot = new LinePlot($y);
$g->xaxis->SetTickLabels($x);
$linePlot->SetLegend('data');
$g->Add($linePlot);
$g->Stroke();

（编辑：济南站长网）

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