Einführung
Die Zeitreihendatenanalyse ist ein äußerst wichtiger Bestandteil der Data Science und wird häufig für die Verkaufsprognose, Finanzanalyse, meteorologische Modellierung und andere Szenarien verwendet. Obwohl PHP hauptsächlich für die Webentwicklung verwendet wird, kann es auch für Timing-Modellierungsaufgaben mit Bibliotheken für maschinelles Lernen wie "PHP-ML" kompetent sein. In diesem Artikel wird Beispiele verwendet, um zu zeigen, wie PHP zur Analyse und Vorhersage von Zeitreihendaten verwendet wird.
1. Vorbereitung: Importieren Sie die Bibliothek und den Datensatz
Bevor Sie mit dem Modellieren mit dem Modellieren die erforderlichen PHP -Bibliothek und die zu analysierenden Zeitreihendaten einführen müssen. Hier verwenden wir die Datensatz- und Werkzeugklassen in der "Php-ML`-Bibliothek", um den Entwicklungsprozess zu vereinfachen:
require 'vendor/autoload.php';
use Phpml\Dataset\CsvDataset;
// Timing -Daten importieren
$dataset = new CsvDataset('path/to/dataset.csv', 1);
2. Zeitsequenzdatenvorverarbeitung
Die Rohdaten können laut sein und sollten vor der Modellierung vorverarbeitet werden. Wir werden die gleitende Durchschnittsmethode verwenden, um die Daten zu glätten, um die Auswirkungen von Ausreißern zu verringern:
use Phpml\Preprocessing\Smoothing\MovingAverage;
// Datenglättungsverarbeitung
$smoothing = new MovingAverage(7);
$smoothedDataset = $smoothing->smooth($dataset->getSamples());
3. Erstellen Sie ein Arima -Modell
ARIMA (Autoregressive integraler Gleitdurchschnitt) ist ein häufig verwendetes statistisches Modell bei der Zeitanalyse. Verwenden Sie als Nächstes die von `php-ml` bereitgestellte ARIMA-Klasse, um die Daten zu modellieren:
use Phpml\Regression\ARIMA;
// BauenARIMAModell
$arima = new ARIMA(1, 1, 0);
$arima->train($smoothedDataset);
4. Vorhersagefunktion implementieren
Nach dem Training des Modells kann es verwendet werden, um zukünftige Datentrends vorherzusagen. Der folgende Code zeigt, wie Sie Vorhersageergebnisse unter Verwendung eines geschulten Modells generieren:
// Datenanalyse und Vorhersage durchführen
$predictions = $arima->predict(10);
V. Ergebnisvisualisierung
Die Visualisierung der Vorhersageergebnisse wird dazu beitragen, die vom Modell intuitiver vorhergesagten Trends zu verstehen. Verwenden Sie die Klasse "PHPM \ Plot \ Plot", um ein Diagramm zu zeichnen:
use Phpml\Plot\Plot;
// Zeichnen Sie ein Diagramm der Vorhersageergebnisse
$plot = new Plot(800, 400);
$plot->plot($smoothedDataset, $predictions);
$plot->save('path/to/plot.png');
6. Zusammenfassung
Dieser Artikel führt systematisch vor, wie Zeitreihendaten über PHP modellieren und vorhergesagt werden können, einschließlich Datenvorverarbeitung, ARIMA -Modellkonstruktion, Vorhersage und Visualisierung. Obwohl PHP keine traditionelle Datenwissenschaftssprache ist, kann es auch eine effektive Datenmodellierung in bestimmten Geschäftsszenarien mit seinen reichen Bibliotheken von Drittanbietern erreichen.
Es wird empfohlen, dass Entwickler Modellparameter anhand bestimmter Datenstrukturen und Geschäftsziele in tatsächlichen Projekten anpassen und bei Bedarf andere Modelle für maschinelles Lernen untersuchen, um die Vorhersagegenauigkeit weiter zu verbessern.
