## Pipeline

> 在机器学习中,通常运行一系列算法来处理和学习数据集。例如:

* 将每个文档的文本拆分为标记。

* 将每个文档的单词转换为数字特征向量。

* 使用特征向量和标签学习预测模型。

PHP-ML表示像Pipeline这样的工作流程,它包含变换器序列和估计器。

### 构造函数参数

`$transformers`(array | Transformer []) - 实现Transformer接口的对象序列

`$estimator`(Estimator) - 可以训练和预测的估算器

```

use Phpml\Classification\SVC;

use Phpml\FeatureExtraction\TfIdfTransformer;

use Phpml\Pipeline;

$transformers = [

new TfIdfTransformer(),

];

$estimator = new SVC();

$pipeline = new Pipeline($transformers, $estimator);

```

*****

### 例

首先,我们的管道替换缺失值,然后标准化样本,最后训练SVC估计。这样制备的管道重复预测样品的每个转化步骤。

```

use Phpml\Classification\SVC;

use Phpml\Pipeline;

use Phpml\Preprocessing\Imputer;

use Phpml\Preprocessing\Normalizer;

use Phpml\Preprocessing\Imputer\Strategy\MostFrequentStrategy;

$transformers = [

new Imputer(null, new MostFrequentStrategy()),

new Normalizer(),

];

$estimator = new SVC();

$samples = [

[1, -1, 2],

[2, 0, null],

[null, 1, -1],

];

$targets = [

4,

1,

4,

];

$pipeline = new Pipeline($transformers, $estimator);

$pipeline->train($samples, $targets);

$predicted = $pipeline->predict([[0, 0, 0]]);

// $predicted == 4

```

php的工作流程是什么,工作流程 · PHP-ML中文文档 · 看云相关推荐

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