Integration von Django Prophet und maschinellem Lernen: Wie können Zeitreihenalgorithmen verwendet werden, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern?-Python-Tutorial-php.cn

Integration von Django Prophet und maschinellem Lernen: Wie können Zeitreihenalgorithmen verwendet werden, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern?

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Freigeben： 2023-09-26 10:41:10

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Django Prophet与机器学习的集成：如何利用时间序列算法提升预测准确性？

Integration von Django Prophet und maschinellem Lernen: Wie können Zeitreihenalgorithmen verwendet werden, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern?

Einführung:
Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie ist maschinelles Lernen zu einem wichtigen Werkzeug im Bereich Vorhersage und Analyse geworden. Allerdings erreichen herkömmliche Algorithmen für maschinelles Lernen bei der Zeitreihenvorhersage möglicherweise nicht die gewünschte Genauigkeit. Zu diesem Zweck hat Facebook einen Open-Source-Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen namens Prophet bereitgestellt, der in Verbindung mit dem Django-Framework verwendet werden kann, um Entwicklern dabei zu helfen, zukünftige Zeitreihendaten genauer vorherzusagen.

1. Einführung in Django
Django ist ein Open-Source-Webframework auf Basis von Python, das Entwicklern dabei helfen soll, schnell effiziente und skalierbare Webanwendungen zu erstellen. Es bietet eine Reihe nützlicher Tools und Funktionen, die den Entwicklungsprozess von Webanwendungen vereinfachen.

2. Einführung in Prophet
Prophet ist ein von Facebook gestarteter Open-Source-Algorithmus zur Zeitreihenvorhersage. Es basiert auf einem statistischen Modell, das Faktoren wie Saisonalität, Trends und Feiertage kombiniert, um zukünftige Zeitreihendaten effizient und genau vorherzusagen. Im Vergleich zu herkömmlichen Algorithmen für maschinelles Lernen eignet sich Prophet besser für die Verarbeitung von Zeitreihendaten mit offensichtlicher Saisonalität und Trends.

3. Django Prophet-Integration
Um Prophet mit Django zu integrieren, müssen wir einige notwendige Softwarepakete installieren und einige Codebeispiele schreiben. Hier sind die spezifischen Schritte für die Integration:

Installieren Sie die erforderlichen Pakete
Zuerst müssen wir Django und Prophet installieren. Führen Sie den folgenden Befehl in der Befehlszeile aus:

pip install django
pip install fbprophet

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Django-Projekt erstellen
Erstellen Sie ein neues Django-Projekt und fügen Sie eine neue Anwendung hinzu. Führen Sie den folgenden Befehl in der Befehlszeile aus:

django-admin startproject myproject
cd myproject
python manage.py startapp myapp

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Datenvorbereitung
Erstellen Sie eine neue Datei data.py im myapp-Verzeichnis und bereiten Sie die darin enthaltenen Zeitreihendaten vor. Beispielsweise können wir eine Datei mit dem Namen sales.csv erstellen, die zwei Datenspalten enthält: Datum und Verkäufe. data.py，并在其中准备好时间序列数据。例如，我们可以创建一个名为sales.csv的文件，包含日期和销售额两列数据。

日期,销售额
2022-01-01,1000
2022-01-02,1200
2022-01-03,800
...

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数据预处理
在myapp/views.py中，我们可以使用Pandas读取数据文件，并进行一些预处理操作，例如将日期列转换为Pandas的Datetime格式。

import pandas as pd

def preprocess_data():
    df = pd.read_csv('sales.csv')
    df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
    return df

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Prophet模型训练与预测
接下来，我们需要编写一些代码来训练Prophet模型，并进行预测。

from fbprophet import Prophet

def train_and_predict(df):
    model = Prophet()
    model.fit(df)
    future = model.make_future_dataframe(periods=30)  # 预测未来30天
    forecast = model.predict(future)
    return forecast

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Django视图与模板
在myapp/views.py中，创建一个新的视图函数，并调用preprocess_data()和train_and_predict()函数。

from django.shortcuts import render
from .data import preprocess_data, train_and_predict

def forecast_view(request):
    df = preprocess_data()
    forecast = train_and_predict(df)
    context = {'forecast': forecast}
    return render(request, 'myapp/forecast.html', context)

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在myapp/templates/myapp/目录下创建一个新的HTML模板文件forecast.html，并在其中展示预测结果。

<html>
<body>
    <h1>销售额预测结果</h1>
    <table>
        <tr>
            <th>日期</th>
            <th>预测销售额</th>
            <th>上界</th>
            <th>下界</th>
        </tr>
        {% for row in forecast.iterrows %}
        <tr>
            <td>{{ row[1]['ds'] }}</td>
            <td>{{ row[1]['yhat'] }}</td>
            <td>{{ row[1]['yhat_upper'] }}</td>
            <td>{{ row[1]['yhat_lower'] }}</td>
        </tr>
        {% endfor %}
    </table>
</body>
</html>

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配置URL路由
在myproject/urls.py中添加URL路由配置，将forecast_view与一个URL绑定。

from django.urls import path
from myapp.views import forecast_view

urlpatterns = [
    path('forecast/', forecast_view, name='forecast'),
]

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至此，我们已经完成了Django Prophet集成的过程。现在，运行Django服务器，在浏览器中访问http://localhost:8000/forecast/

rrreee

Datenvorverarbeitung
In myapp/views.py können wir Pandas verwenden, um die Datendatei zu lesen und einige Vorverarbeitungsvorgänge durchzuführen, z. B. die Konvertierung der Datumsspalte in das Datetime-Format von Pandas konvertiert.

myapp/views.py

preprocess_data()

forecast.html

myapp/templates/myapp/

myproject/urls.py

forecast_view

http://localhost:8000/forecast/

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