Django Prophet を使用して時系列分析を実装するためのベスト プラクティスは何ですか?

Django Prophet は Python ベースの時系列分析ツールで、Django フレームワークと組み合わせることで簡単に時系列分析と予測を行うことができます。この記事では、Django Prophet のベスト プラクティスを紹介し、具体的なコード例を示します。

1. インストールと構成

まず、Django Prophet とその依存ライブラリをインストールする必要があります。 pip コマンドを通じてインストールできます:

pip install django-prophet forecaster

次に、Django プロジェクトの settings.py ファイルに次の構成を追加します:

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
}

上記の構成では、モデルとモデルを指定します。予測結果の保存パス。

2. データの準備とインポート

時系列分析を行う前に、データを準備し、Django データベースにインポートする必要があります。 CSV 形式を選択するか、データベース クエリを通じてデータをインポートできます。以下は、時系列データを保存するためのモデル クラスの例です:

from django.db import models

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

Django のデータ移行機能を通じて、モデル クラスをデータベース テーブルにマッピングできます:

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

3. 時系列分析

次に、時系列分析に Django Prophet を使用できます。以下はビュー関数のサンプルです。

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})

上記のコードは、まずデータベースから時系列データを取得し、それを Pandas DataFrame オブジェクトに変換します。次に、Prophet モデルを作成し、そのデータを使用してトレーニングします。

次に、make_future_dataframe 関数を使用して予測する必要がある時間範囲を生成し、predict 関数を使用して予測します。予測結果は予測オブジェクトに保存されます。

最後に、予測結果を表示用のテンプレートanalyze.htmlに渡します。

4. テンプレートの表示

テンプレートanalyze.htmlでは、次のコードを使用して予測結果を表示できます:

{% 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 %}

上記のコードはforループを使用して、予測結果を調べて、日付、予測値、上限と下限を表示します。

概要:

上記の手順により、Django Prophet に基づいた時系列分析を実装できます。このプロセスには、インストールと構成、データの準備とインポート、時系列分析、テンプレートのプレゼンテーションが含まれます。パラメーターとモデルを適切に構成することで、より正確な時系列予測を取得できます。

上記の例では単純な線形モデルを使用していることに注意してください。複雑な時系列の場合、Prophet モデルのパラメーターを調整し、特徴量エンジニアリングを追加することで予測精度を向上させることができます。

以上がDjango Prophet を使用して時系列分析を実装するためのベスト プラクティスは何ですか?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。