Django Prophet と機械学習の統合: 時系列アルゴリズムを使用して予測精度を向上させるには?
Django Prophet と機械学習の統合: 時系列アルゴリズムを使用して予測精度を向上させる方法は?
はじめに:
テクノロジーの継続的な発展に伴い、機械学習は予測と分析の分野で重要なツールとなっています。ただし、時系列予測では、従来の機械学習アルゴリズムでは望ましい精度が達成できない場合があります。この目的を達成するために、Facebook は Prophet と呼ばれる時系列予測アルゴリズムをオープンソース化しました。これは、開発者が将来の時系列データをより正確に予測できるように、Django フレームワークと組み合わせて使用できます。
1. Django の概要
Django は Python ベースのオープンソース Web フレームワークで、開発者が効率的でスケーラブルな Web アプリケーションを迅速に構築できるように設計されています。 Web アプリケーション開発プロセスを簡素化するさまざまな便利なツールと機能を提供します。
2. Prophet の紹介
Prophet は、Facebook によって開始されたオープンソースの時系列予測アルゴリズムです。これは、季節性、傾向、休日などの要素を組み合わせた統計モデルに基づいており、将来の時系列データを効率的かつ正確に予測します。従来の機械学習アルゴリズムと比較して、Prophet は季節性や傾向が明らかな時系列データの処理に適しています。
3. Django Prophet の統合
Prophet を Django と統合するには、必要なソフトウェア パッケージをインストールし、いくつかのコード サンプルを記述する必要があります。統合の具体的な手順は次のとおりです。
- 必要なソフトウェア パッケージをインストールする
まず、Django と Prophet をインストールする必要があります。コマンド ラインで次のコマンドを実行します。
pip install django pip install fbprophet
- Django プロジェクトの作成
新しい Django プロジェクトを作成し、新しいアプリケーションを追加します。コマンド ラインで次のコマンドを実行します。
django-admin startproject myproject cd myproject python manage.py startapp myapp
- データ準備
myapp ディレクトリに新しいファイルdata.pyを作成し、その中で準備します。シリーズデータ。たとえば、日付と売上の 2 つの列のデータを含むsales.csvという名前のファイルを作成できます。
日期,销售额 2022-01-01,1000 2022-01-02,1200 2022-01-03,800 ...
- データの前処理
myapp/views.pyでは、Pandas を使用してデータ ファイルを読み取り、変換などの前処理操作を実行できます。 date 列を Pandas の Datetime 形式に変換します。
import pandas as pd
def preprocess_data():
df = pd.read_csv('sales.csv')
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
return df- Prophet モデルのトレーニングと予測
Django のビューとテンプレートmyapp/views.pyで、新しいビュー関数を作成し、preprocess_data()を呼び出します。train_and_predict() 関数。
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 forecastfrom 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) ディレクトリに新しい HTML テンプレート ファイル forecast.html を作成し、その中に予測結果を表示します。
URL ルーティングの構成myproject/urls.pyに URL ルーティング構成を追加し、forecast_view を URL にバインドします。
<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>from django.urls import path
from myapp.views import forecast_view
urlpatterns = [
path('forecast/', forecast_view, name='forecast'),
]この時点で、Django Prophet の統合プロセスは完了しました。ここで、Django サーバーを実行し、ブラウザで http://localhost:8000/forecast/ にアクセスして、売上予測の結果を確認します。
結論:
以上がDjango Prophet と機械学習の統合: 時系列アルゴリズムを使用して予測精度を向上させるには?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。
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