PHP et Machine Learning : Comment effectuer une analyse et des prévisions de séries chronologiques

PHP et apprentissage automatique : comment effectuer une analyse et une prévision de séries chronologiques

L'analyse et la prévision de séries chronologiques ont une valeur d'application importante dans de nombreux domaines, notamment la prévision des marchés financiers, les prévisions météorologiques, la prévision du cours des actions, etc. Cet article expliquera comment utiliser PHP et les algorithmes d'apprentissage automatique pour l'analyse et la prédiction de séries chronologiques, et fournira des exemples de code pertinents.

1. Préparation

Avant de commencer, nous devons préparer un ensemble de données de séries chronologiques. Ici, nous prenons les données météorologiques comme exemple d’analyse. Supposons que nous ayons collecté des données de température quotidiennes au cours des dernières années et que nous les ayons stockées dans un fichier CSV. Le format de l'ensemble de données est le suivant :

date,température
2019-01-01,10
2019-01-02,12
2019-01-03,15
...

Afin d'effectuer des données traitement et analyse, nous avons besoin d'installer la bibliothèque d'apprentissage automatique de PHP. Ici, nous utilisons la bibliothèque PHP-ML, qui peut être installée via Composer.

2. Traitement des données et ingénierie des fonctionnalités

Tout d'abord, nous devons lire le fichier CSV et stocker les données des colonnes de date et de température dans deux tableaux respectivement. L'exemple de code est le suivant :

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
}

Ensuite, nous devons traiter davantage les données afin qu'elles puissent être utilisées comme entrée dans l'algorithme d'apprentissage automatique. Ici, nous pouvons calculer certains indicateurs statistiques tels que la moyenne, la variance, etc. et les utiliser comme caractéristiques. L'exemple de code est le suivant :

$mean = array_sum($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. Analyse et prédiction des séries chronologiques

Ensuite, nous utiliserons des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser et prédire les données des séries chronologiques. Ici, nous choisissons l'algorithme de régression vectorielle de support (SVR) comme exemple. L'exemple de code est le suivant :

use PhpmlModelSVMRegressor;
use PhpmlFeatureExtractionStopWords;
use PhpmlTokenizationWordTokenizer;

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

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

4. Affichage des résultats

Enfin, nous pouvons comparer la température prévue avec la température réelle et afficher les résultats. L'exemple de code est le suivant :

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

Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons utiliser PHP et des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser et prédire les données de séries chronologiques.

Résumé

Cet article explique comment utiliser PHP et les algorithmes d'apprentissage automatique pour l'analyse et la prévision de séries chronologiques. Nous pouvons utiliser ces outils et méthodes pour l'analyse et la prévision de séries chronologiques en préparant des ensembles de données, en effectuant le traitement des données et l'ingénierie des fonctionnalités, en sélectionnant les algorithmes d'apprentissage automatique appropriés et enfin en présentant les résultats. J'espère que les lecteurs pourront comprendre le processus d'analyse et de prévision des séries chronologiques grâce à cet article et s'inspirer d'applications pratiques.

Ce qui précède contient le contenu de l'article et des exemples de code sur la façon dont PHP et l'apprentissage automatique peuvent effectuer des analyses et des prédictions de séries chronologiques. J'espère que cela aidera les lecteurs !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!