如何在php中准备从sql输出的数据以通过PHP机器学习库运行

我正在使用 PHP ML 库中的 LeastSquares 回归算法。我可以使用给定的示例成功运行代码,但是当我尝试运行数据库中的数据时,我返回一个空白屏幕,并且服务器上没有错误日志。


以下是 ML 库中的工作示例 php 文件:


$samples = [[50000, 2017], [40000, 2015], [75000, 2014], [30000, 2016]];   

$targets = [15000,13000,14500,14000];


regression = new LeastSquares();

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


echo $regression->predict([60000, 2015]);

// returns 4094.82

这是我的脚本


$sql = "SELECT price, mileage, year From table";

$result = $conn->query($sql);

if ($result->num_rows > 0) {

    while($row = $result->fetch_assoc()) {


        // The output I am looking for is [[mileage, year],[mileage, year]..] & [price, price,..]


        $mileage = $row['mileage'];


        $year = $row['year'];

   

        $price = $row['price'];


    }

}



regression = new LeastSquares();

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


echo $regression->predict([60000, 2015]);

我正在尝试使用数据库表中的值重新创建 $samples 和 $targets 变量,但我没有正确准备它。我尝试 preg_replace 创建一个逗号分隔的字符串,但这不起作用,我怀疑这是因为它是一个字符串而不是整数值,但我不太确定。我编写了所示的示例,因此可能是语法错误,但我只是想找出准备数组值的正确方法,如 ML 库提供的那样。


当我做


var_dump($samples);


var_dump($targets);

我明白了


array(4) { [0]=> array(2) { [0]=> int(50000) [1]=> int(2017) } [1]=> array(2) { [0]=> int(40000) [1]=> int(2015) } [2]=> array(2) { [0]=> int(75000) [1]=> int(2014) } [3]=> array(2) { [0]=> int(30000) [1]=> int(2016) } }



array(4) { [0]=> int(15000) [1]=> int(13000) [2]=> int(14500) [3]=> int(14000) }

这就是我试图通过 SQL 输出实现的目标


青春有我
浏览 113回答 1
1回答

翻阅古今

您只需将从数据库读取的值推送到循环中的$samples和数组中即可。$targets可能还需要将它们转换为整数,我也包含了该代码。$sql = "SELECT price, mileage, year From table";$result = $conn->query($sql);$samples = array();$targets = array();if ($result->num_rows > 0) {    while($row = $result->fetch_assoc()) {        $mileage = (int)$row['mileage'];        $year = (int)$row['year'];        $samples[] = array($mileage, $year);        $price = (int)$row['price'];        $targets[] = array($price);    }}请注意,如果没有else子句,则该if ($result->num_rows > 0) {子句在此代码中没有任何用处,因为while循环不会执行任何$result->num_rows == 0操作(即结果集中没有行)。
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