Penyepaduan Django Nabi dan pembelajaran mesin: Bagaimana untuk menggunakan algoritma siri masa untuk meningkatkan ketepatan ramalan?-Tutorial Python-php.cn

Penyepaduan Django Nabi dan pembelajaran mesin: Bagaimana untuk menggunakan algoritma siri masa untuk meningkatkan ketepatan ramalan?

PHPz

Lepaskan： 2023-09-26 10:41:10

asal

1156 orang telah melayarinya

Django Prophet与机器学习的集成：如何利用时间序列算法提升预测准确性？

Integrasi Nabi Django dan pembelajaran mesin: Bagaimana untuk menggunakan algoritma siri masa untuk meningkatkan ketepatan ramalan?

Pengenalan:
Dengan perkembangan teknologi yang berterusan, pembelajaran mesin telah menjadi alat penting dalam bidang ramalan dan analisis. Walau bagaimanapun, dalam ramalan siri masa, algoritma pembelajaran mesin tradisional mungkin tidak mencapai ketepatan yang diingini. Untuk tujuan ini, Facebook telah membuka algoritma ramalan siri masa yang dipanggil Nabi, yang boleh digunakan bersama rangka kerja Django untuk membantu pembangun meramalkan data siri masa masa hadapan dengan lebih tepat.

1 Pengenalan kepada Django
Django ialah rangka kerja web sumber terbuka berdasarkan Python, direka untuk membantu pembangun membina aplikasi web yang cekap dan boleh skala. Ia menyediakan pelbagai alat dan ciri berguna yang memudahkan proses pembangunan aplikasi web.

2. Pengenalan kepada Nabi
Nabi ialah algoritma ramalan siri masa sumber terbuka yang dilancarkan oleh Facebook. Ia berdasarkan model statistik yang menggabungkan faktor seperti kemusim, arah aliran dan cuti untuk meramalkan data siri masa masa hadapan dengan cekap dan tepat. Berbanding dengan algoritma pembelajaran mesin tradisional, Nabi lebih sesuai untuk memproses data siri masa dengan bermusim dan trend yang jelas.

3. Penyepaduan Django Nabi
Untuk mengintegrasikan Nabi dengan Django, kita perlu memasang beberapa pakej perisian yang diperlukan dan menulis beberapa contoh kod. Berikut ialah langkah khusus untuk penyepaduan:

Pasang pakej yang diperlukan
Pertama, kita perlu memasang Django dan Prophet. Jalankan arahan berikut dalam baris arahan:

pip install django
pip install fbprophet

Salin selepas log masuk

Buat Projek Django
Buat projek Django baharu dan tambah aplikasi baharu. Jalankan arahan berikut dalam baris arahan:

django-admin startproject myproject
cd myproject
python manage.py startapp myapp

Salin selepas log masuk

Penyediaan data
Buat fail baharu data.py dalam direktori myapp , dan sediakan data siri masa di dalamnya. Sebagai contoh, kita boleh mencipta fail bernama sales.csv yang mengandungi dua lajur data: tarikh dan jualan. data.py，并在其中准备好时间序列数据。例如，我们可以创建一个名为sales.csv的文件，包含日期和销售额两列数据。

日期,销售额
2022-01-01,1000
2022-01-02,1200
2022-01-03,800
...

Salin selepas log masuk

数据预处理
在myapp/views.py中，我们可以使用Pandas读取数据文件，并进行一些预处理操作，例如将日期列转换为Pandas的Datetime格式。

import pandas as pd

def preprocess_data():
    df = pd.read_csv('sales.csv')
    df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
    return df

Salin selepas log masuk

Prophet模型训练与预测
接下来，我们需要编写一些代码来训练Prophet模型，并进行预测。

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 forecast

Salin selepas log masuk

Django视图与模板
在myapp/views.py中，创建一个新的视图函数，并调用preprocess_data()和train_and_predict()函数。

from 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)

Salin selepas log masuk

在myapp/templates/myapp/目录下创建一个新的HTML模板文件forecast.html，并在其中展示预测结果。

<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>

Salin selepas log masuk

配置URL路由
在myproject/urls.py中添加URL路由配置，将forecast_view与一个URL绑定。

from django.urls import path
from myapp.views import forecast_view

urlpatterns = [
    path('forecast/', forecast_view, name='forecast'),
]

Salin selepas log masuk

至此，我们已经完成了Django Prophet集成的过程。现在，运行Django服务器，在浏览器中访问http://localhost:8000/forecast/

rrreee

Data preprocessing
Dalam myapp/views.py, kita boleh menggunakan Panda untuk membaca fail data dan lakukan beberapa operasi prapemprosesan, seperti menukar lajur tarikh kepada format Datetime Pandas.

myapp/views.py

preprocess_data()

train_and_predict()

forecast.html

myapp/templates/myapp/

myproject/urls.py

forecast_view code > terikat pada URL. #🎜🎜##🎜🎜#rrreee#🎜🎜#Pada ketika ini, kami telah menyelesaikan proses integrasi Nabi Django. Sekarang, jalankan pelayan Django dan lawati <code>http://localhost:8000/forecast/

Atas ialah kandungan terperinci Penyepaduan Django Nabi dan pembelajaran mesin: Bagaimana untuk menggunakan algoritma siri masa untuk meningkatkan ketepatan ramalan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!