Was sind die Best Practices für die Implementierung einer Zeitreihenanalyse mit Django Prophet?

Django Prophet ist ein auf Python basierendes Zeitreihenanalysetool. In Kombination mit dem Django-Framework kann es problemlos Zeitreihenanalysen und -vorhersagen durchführen. In diesem Artikel werden die Best Practices von Django Prophet vorgestellt und spezifische Codebeispiele gegeben.

1. Installation und Konfiguration

Zuerst müssen wir Django Prophet und seine abhängigen Bibliotheken installieren. Es kann über den pip-Befehl installiert werden:

pip install django-prophet forecaster

Als nächstes fügen Sie die folgende Konfiguration in der Datei „settings.py“ des Django-Projekts hinzu:

INSTALLED_APPS = [
    ...
    'prophet',
    ...
]

PROPHET = {
    'MODEL_PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'model'),  # 模型路径
    'FORECAST_PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'forecast'),  # 预测结果路径
}

In der obigen Konfiguration geben wir den Speicherpfad des Modells und der Vorhersageergebnisse an.

2. Datenvorbereitung und -import

Bevor wir eine Zeitreihenanalyse durchführen, müssen wir die Daten vorbereiten und in die Django-Datenbank importieren. Sie können das CSV-Format wählen oder Daten über eine Datenbankabfrage importieren. Das Folgende ist eine Beispielmodellklasse zum Speichern von Zeitreihendaten:

from django.db import models

class TimeSeriesData(models.Model):
    date = models.DateField()
    value = models.FloatField()

Durch die Datenmigrationsfunktion von Django kann die Modellklasse einer Datenbanktabelle zugeordnet werden:

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

3. Zeitreihenanalyse

Als nächstes können wir Django Prophet verwenden führt Zeitreihenanalysen durch. Hier ist eine Beispielansichtsfunktion:

from django.shortcuts import render
from prophet import Prophet

def analyze(request):
    data = TimeSeriesData.objects.all().order_by('date')
    dates = [item.date for item in data]
    values = [item.value for item in data]

    df = pd.DataFrame({'ds': dates, 'y': values})

    m = Prophet()
    m.fit(df)

    future = m.make_future_dataframe(periods=365)
    forecast = m.predict(future)

    forecast_data = forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']]

    return render(request, 'analyze.html', {'forecast_data': forecast_data})

Der obige Code ruft zunächst die Zeitreihendaten aus der Datenbank ab und konvertiert sie in ein Pandas DataFrame-Objekt. Erstellen Sie dann ein Prophet-Modell und trainieren Sie es anhand der Daten.

Als nächstes verwenden wir die Funktion make_future_dataframe, um den Zeitbereich zu generieren, der vorhergesagt werden muss, und verwenden die Vorhersagefunktion, um Vorhersagen zu treffen. Die Vorhersageergebnisse werden im Prognoseobjekt gespeichert.

Abschließend übergeben wir die Vorhersageergebnisse zur Anzeige an die Vorlage „analyze.html“.

4. Vorlagenanzeige

In der Vorlage „analysate.html“ können wir den folgenden Code verwenden, um die Vorhersageergebnisse anzuzeigen:

{% for item in forecast_data %}
    <p>Date: {{ item.ds }}</p>
    <p>Predicted Value: {{ item.yhat }}</p>
    <p>Lower Bound: {{ item.yhat_lower }}</p>
    <p>Upper Bound: {{ item.yhat_upper }}</p>
{% endfor %}

Der obige Code verwendet eine for-Schleife, um die Vorhersageergebnisse zu durchlaufen und das Datum, den vorhergesagten Wert anzuzeigen. sowie Ober- und Untergrenzen.

Zusammenfassung:

Durch die oben genannten Schritte können wir eine Zeitreihenanalyse basierend auf Django Prophet implementieren. Dieser Prozess umfasst Installation und Konfiguration, Datenvorbereitung und -import, Zeitreihenanalyse und Vorlagenpräsentation. Durch die richtige Konfiguration von Parametern und Modellen können wir genauere Zeitreihenvorhersagen erhalten.

Es ist zu beachten, dass das obige Beispiel ein einfaches lineares Modell verwendet. Bei komplexen Zeitreihen kann die Vorhersagegenauigkeit durch Anpassen der Parameter des Prophet-Modells und Hinzufügen von Feature-Engineering verbessert werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind die Best Practices für die Implementierung einer Zeitreihenanalyse mit Django Prophet?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!