PHP와 기계 학습: 시계열 분석 및 예측을 수행하는 방법

PHP와 머신러닝: 시계열 분석 및 예측 수행 방법

시계열 분석 및 예측은 금융 시장 예측, 일기예보, 주가 예측 등 다양한 분야에서 중요한 응용 가치를 갖습니다. 이 기사에서는 시계열 분석 및 예측을 위해 PHP 및 기계 학습 알고리즘을 사용하는 방법을 소개하고 관련 코드 예제를 제공합니다.

1. 준비

시작하기 전에 시계열 데이터 세트를 준비해야 합니다. 여기서는 분석을 위한 예로 날씨 데이터를 사용합니다. 지난 몇 년간 일일 기온 데이터를 수집하여 CSV 파일에 저장했다고 가정해 보겠습니다. 데이터 세트의 형식은 다음과 같습니다:

날짜,온도
2019-01-01,10
2019-01-02,12
2019-01-03,15
...

데이터를 수행하기 위해 처리 및 분석을 수행하려면 PHP의 기계 학습 라이브러리를 설치해야 합니다. 여기서는 Composer를 통해 설치할 수 있는 PHP-ML 라이브러리를 사용합니다.

2. 데이터 처리 및 기능 엔지니어링

먼저 CSV 파일을 읽고 날짜 및 온도 열 데이터를 각각 두 개의 배열에 저장해야 합니다. 코드 예제는 다음과 같습니다.

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
}

다음으로, 기계 학습 알고리즘에 대한 입력으로 사용할 수 있도록 데이터를 추가로 처리해야 합니다. 여기에서 평균, 분산 등과 같은 일부 통계 지표를 계산하여 기능으로 사용할 수 있습니다. 코드 예시는 다음과 같습니다.

$mean = array_sum($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. 시계열 분석 및 예측

다음으로는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 시계열 데이터를 분석하고 예측해 보겠습니다. 여기서는 SVR(Support Vector Regression) 알고리즘을 예로 선택합니다. 코드 예시는 다음과 같습니다.

use PhpmlModelSVMRegressor;
use PhpmlFeatureExtractionStopWords;
use PhpmlTokenizationWordTokenizer;

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

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

4. 결과 표시

마지막으로 예측 온도와 실제 온도를 비교하여 결과를 표시할 수 있습니다. 코드 예시는 다음과 같습니다.

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

위 단계를 통해 PHP와 기계 학습 알고리즘을 사용하여 시계열 데이터를 분석하고 예측할 수 있습니다.

요약

이 글에서는 시계열 분석 및 예측을 위해 PHP와 기계 학습 알고리즘을 사용하는 방법을 소개합니다. 데이터 세트를 준비하고, 데이터 처리 및 기능 엔지니어링을 수행하고, 적절한 기계 학습 알고리즘을 선택하고, 최종적으로 결과를 제시함으로써 시계열 분석 및 예측에 이러한 도구와 방법을 사용할 수 있습니다. 독자들이 이 글을 통해 시계열 분석과 예측 과정을 이해하고, 실제 적용에 있어 영감을 얻을 수 있기를 바랍니다.

위 내용은 PHP와 머신러닝이 어떻게 시계열 분석과 예측을 수행할 수 있는지에 대한 기사 내용과 코드 예시입니다. 독자들에게 도움이 되길 바랍니다!

위 내용은 PHP와 기계 학습: 시계열 분석 및 예측을 수행하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!