PHP dan Pembelajaran Mesin: Cara Melakukan Analisis dan Ramalan Siri Masa

PHP dan pembelajaran mesin: Cara melaksanakan analisis dan ramalan siri masa

Analisis dan ramalan siri masa mempunyai nilai aplikasi yang penting dalam banyak bidang, termasuk ramalan pasaran kewangan, ramalan cuaca, ramalan harga saham, dsb. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan algoritma pembelajaran mesin untuk analisis dan ramalan siri masa, serta menyediakan contoh kod yang berkaitan.

1. Persediaan

Sebelum bermula, kita perlu menyediakan set data siri masa. Di sini kami mengambil data cuaca sebagai contoh untuk analisis. Katakan kami telah mengumpul data suhu harian selama beberapa tahun yang lalu dan menyimpannya dalam fail CSV. Format set data adalah seperti berikut:

tarikh,suhu
2019-01-01,10
2019-01-02,12
2019-01-03,15
...

Untuk melaksanakan data pemprosesan dan analisis, kami perlu Pasang perpustakaan pembelajaran mesin PHP. Di sini kami menggunakan perpustakaan PHP-ML, yang boleh dipasang melalui Komposer.

2. Kejuruteraan Pemprosesan Data dan Ciri

Pertama, kita perlu membaca fail CSV dan menyimpan data lajur tarikh dan suhu dalam dua tatasusunan masing-masing. Contoh kod adalah seperti berikut:

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
}

Seterusnya, kita perlu memproses lagi data supaya ia boleh digunakan sebagai input kepada algoritma pembelajaran mesin. Di sini kita boleh mengira beberapa penunjuk statistik seperti min, varians, dsb. dan menggunakannya sebagai ciri. Contoh kod adalah seperti berikut:

$mean = array_sum($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. Analisis dan ramalan siri masa

Seterusnya, kami akan menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis dan meramal data siri masa. Di sini kami memilih algoritma Regresi Vektor Sokongan (SVR) sebagai contoh. Contoh kod adalah seperti berikut:

use PhpmlModelSVMRegressor;
use PhpmlFeatureExtractionStopWords;
use PhpmlTokenizationWordTokenizer;

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

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

4. Paparan hasil

Akhir sekali, kita boleh membandingkan suhu yang diramalkan dengan suhu sebenar dan memaparkan hasilnya. Contoh kod adalah seperti berikut:

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

Melalui langkah di atas, kita boleh menggunakan PHP dan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis dan meramal data siri masa.

Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP dan algoritma pembelajaran mesin untuk analisis dan ramalan siri masa. Kita boleh menggunakan alat dan kaedah ini untuk analisis dan peramalan siri masa dengan menyediakan set data, melaksanakan pemprosesan data dan kejuruteraan ciri, memilih algoritma pembelajaran mesin yang sesuai dan akhirnya membentangkan hasilnya. Saya berharap pembaca dapat memperoleh pemahaman tentang proses analisis dan ramalan siri masa melalui artikel ini, dan mendapat inspirasi dalam aplikasi praktikal.

Di atas ialah kandungan artikel dan contoh kod tentang cara PHP dan pembelajaran mesin boleh melaksanakan analisis dan ramalan siri masa. Semoga ia membantu pembaca!

Atas ialah kandungan terperinci PHP dan Pembelajaran Mesin: Cara Melakukan Analisis dan Ramalan Siri Masa. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!