Intégration de Django Prophet et du machine learning : Comment utiliser des algorithmes de séries temporelles pour améliorer la précision des prévisions ?-Tutoriel Python-php.cn

Intégration de Django Prophet et du machine learning : Comment utiliser des algorithmes de séries temporelles pour améliorer la précision des prévisions ?

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Libérer： 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？

Intégration de Django Prophet et du machine learning : Comment utiliser les algorithmes de séries temporelles pour améliorer la précision des prévisions ?

Introduction :
Avec le développement continu de la technologie, l'apprentissage automatique est devenu un outil important dans le domaine de la prédiction et de l'analyse. Cependant, dans la prévision de séries chronologiques, les algorithmes d’apprentissage automatique traditionnels peuvent ne pas atteindre la précision souhaitée. À cette fin, Facebook a mis en open source un algorithme de prédiction de séries chronologiques appelé Prophet, qui peut être utilisé en conjonction avec le framework Django pour aider les développeurs à prédire avec plus de précision les futures données de séries chronologiques.

1. Introduction à Django
Django est un framework Web open source basé sur Python, conçu pour aider les développeurs à créer rapidement des applications Web efficaces et évolutives. Il fournit une gamme d'outils et de fonctionnalités utiles qui simplifient le processus de développement d'applications Web.

2. Introduction à Prophet
Prophet est un algorithme de prédiction de séries chronologiques open source lancé par Facebook. Il est basé sur un modèle statistique qui combine des facteurs tels que la saisonnalité, les tendances et les vacances pour prédire efficacement et précisément les données de séries chronologiques futures. Comparé aux algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels, Prophet est plus adapté au traitement de données de séries chronologiques présentant une saisonnalité et des tendances évidentes.

3. Intégration de Django Prophet
Pour intégrer Prophet à Django, nous devons installer certains packages logiciels nécessaires et écrire quelques exemples de code. Voici les étapes spécifiques à l'intégration :

Installez les packages requis
Tout d'abord, nous devons installer Django et Prophet. Exécutez la commande suivante dans la ligne de commande :

pip install django
pip install fbprophet

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Créer un projet Django
Créez un nouveau projet Django et ajoutez une nouvelle application. Exécutez la commande suivante dans la ligne de commande :

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

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Préparation des données
Créez un nouveau fichier data.py dans le répertoire myapp et préparez-y les données de séries chronologiques. Par exemple, nous pouvons créer un fichier nommé sales.csv qui contient deux colonnes de données : date et ventes. 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

Prétraitement des données
Dans myapp/views.py, nous pouvons utiliser Pandas pour lire le fichier de données et effectuer certaines opérations de prétraitement, telles que la conversion de la colonne de date converti au format Datetime de Pandas.

myapp/views.py

preprocess_data()

forecast.html

myapp/templates/myapp/

myproject/urls.py

forecast_view

http://localhost:8000/forecast/

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!