PHP und maschinelles Lernen: So führen Sie Zeitreihenanalysen und -prognosen durch

PHP und maschinelles Lernen: So führen Sie Zeitreihenanalysen und -vorhersagen durch

Zeitreihenanalysen und -vorhersagen haben in vielen Bereichen einen wichtigen Anwendungswert, einschließlich Finanzmarktprognosen, Wettervorhersagen, Aktienkursvorhersagen usw. In diesem Artikel wird die Verwendung von PHP und Algorithmen für maschinelles Lernen für die Analyse und Vorhersage von Zeitreihen vorgestellt und relevante Codebeispiele bereitgestellt.

1. Vorbereitung

Bevor wir beginnen, müssen wir einen Zeitreihendatensatz vorbereiten. Hier nehmen wir Wetterdaten als Beispiel für die Analyse. Angenommen, wir haben in den letzten Jahren tägliche Temperaturdaten gesammelt und diese in einer CSV-Datei gespeichert. Das Format des Datensatzes ist wie folgt:

Datum, Temperatur
2019-01-01,10
2019-01-02,12
2019-01-03,15
...

Um Daten auszuführen Für die Verarbeitung und Analyse müssen wir die PHP-Bibliothek für maschinelles Lernen installieren. Hier verwenden wir die PHP-ML-Bibliothek, die über Composer installiert werden kann.

2. Datenverarbeitung und Feature-Engineering

Zuerst müssen wir die CSV-Datei lesen und die Datums- und Temperaturspaltendaten jeweils in zwei Arrays speichern. Das Codebeispiel lautet wie folgt:

use PhpmlDatasetCSVDataset;

$dataset = new  CSVDataset('weather.csv', 1); // 1表示略过标题行

$dates = [];
$temperatures = [];

foreach ($dataset->getSamples() as $sample) {
    $dates[] = strtotime($sample[0]); // 将日期转换为Unix时间戳
    $temperatures[] = (float) $sample[1]; // 将气温转换为浮点数
}

Als nächstes müssen wir die Daten weiter verarbeiten, damit sie als Eingabe für den maschinellen Lernalgorithmus verwendet werden können. Hier können wir einige statistische Indikatoren wie Mittelwert, Varianz usw. berechnen und als Merkmale verwenden. Das Codebeispiel lautet wie folgt:

$mean = array_sum($temperatures) / count($temperatures);
$variance = array_sum(array_map(function($x) use ($mean) { 
    return pow($x - $mean, 2); 
}, $temperatures)) / (count($temperatures) - 1);

$features = [$mean, $variance];

3. Zeitreihenanalyse und -vorhersage

Als nächstes werden wir Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden, um Zeitreihendaten zu analysieren und vorherzusagen. Hier wählen wir als Beispiel den Support Vector Regression (SVR)-Algorithmus. Das Codebeispiel lautet wie folgt:

use PhpmlModelSVMRegressor;
use PhpmlFeatureExtractionStopWords;
use PhpmlTokenizationWordTokenizer;

$model = new SVMRegressor();
$model->train([$features], $temperatures);

$predictedTemperature = $model->predict([$mean, $variance]);

4. Ergebnisanzeige

Schließlich können wir die vorhergesagte Temperatur mit der tatsächlichen Temperatur vergleichen und die Ergebnisse anzeigen. Das Codebeispiel lautet wie folgt:

echo "实际气温：" . end($temperatures) . "℃
";
echo "预测气温：" . $predictedTemperature . "℃
";

Durch die obigen Schritte können wir PHP und Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden, um Zeitreihendaten zu analysieren und vorherzusagen.

Zusammenfassung

In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie PHP und Algorithmen für maschinelles Lernen für die Zeitreihenanalyse und -prognose verwenden. Wir können diese Werkzeuge und Methoden für die Zeitreihenanalyse und -prognose nutzen, indem wir Datensätze vorbereiten, Datenverarbeitung und Feature-Engineering durchführen, geeignete Algorithmen für maschinelles Lernen auswählen und schließlich die Ergebnisse präsentieren. Ich hoffe, dass die Leser durch diesen Artikel ein Verständnis für den Prozess der Zeitreihenanalyse und -prognose gewinnen und sich für praktische Anwendungen inspirieren lassen können.

Das Obige ist der Inhalt des Artikels und Codebeispiele, wie PHP und maschinelles Lernen Zeitreihenanalysen und -vorhersagen durchführen können. Ich hoffe, es hilft den Lesern!

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