PHP と機械学習: 時系列分析と予測を実行する方法

PHP と機械学習: 時系列分析と予測を実行する方法

時系列分析と予測は、金融市場予測、天気予報、株価予測など、多くの分野で重要な応用価値があります。この記事では、時系列分析と予測に PHP と機械学習アルゴリズムを使用する方法を紹介し、関連するコード例を示します。

1. 準備

始める前に、時系列データ セットを準備する必要があります。ここでは気象データを分析の例として取り上げます。過去数年間の毎日の気温データを収集し、CSV ファイルに保存したとします。データセットの形式は次のとおりです:

日付、温度
2019-01-01,10
2019-01-02,12
2019-01-03,15
.. .

データ処理と分析を実行するには、PHP の機械学習ライブラリをインストールする必要があります。ここでは、Composer を通じてインストールできる PHP-ML ライブラリを使用します。

2. データ処理と特徴エンジニアリング

まず、CSV ファイルを読み取り、日付と温度の列データを 2 つの配列にそれぞれ保存する必要があります。コード例は次のとおりです。

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
}

次に、機械学習アルゴリズムへの入力として使用できるように、データをさらに処理する必要があります。ここでは、平均、分散などのいくつかの統計指標を計算し、それらを特徴として使用できます。コード例は次のとおりです。

$mean = array_sum($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. 時系列分析と予測

次に、機械学習アルゴリズムを使用して、時系列データを分析および予測します。ここでは例としてサポート ベクター回帰 (SVR) アルゴリズムを選択します。コード例は次のとおりです。

use PhpmlModelSVMRegressor;
use PhpmlFeatureExtractionStopWords;
use PhpmlTokenizationWordTokenizer;

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

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

4. 結果表示

最後に、予測温度を実際の温度と比較し、結果を表示できます。コード例は次のとおりです。

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

上記の手順を通じて、PHP と機械学習アルゴリズムを使用して時系列データを分析および予測できます。

概要

この記事では、時系列分析と予測に PHP と機械学習アルゴリズムを使用する方法を紹介します。これらのツールとメソッドを使用して、データセットを準備し、データ処理と特徴量エンジニアリングを実行し、適切な機械学習アルゴリズムを選択し、最終的に結果を提示することで、時系列分析と予測を行うことができます。読者の皆様がこの記事を通じて時系列分析と予測のプロセスを理解し、実践的な応用にインスピレーションを得ることができれば幸いです。

上記は、PHP と機械学習が時系列分析と予測を行う方法に関する記事の内容とコード例です。読者のお役に立てば幸いです!

以上がPHP と機械学習: 時系列分析と予測を実行する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。