introduction
L'analyse des données de séries chronologiques est une partie extrêmement importante de la science des données et est largement utilisée dans les prévisions des ventes, l'analyse financière, la modélisation météorologique et d'autres scénarios. Bien que PHP soit principalement utilisé pour le développement Web, il peut également être compétent pour les tâches de modélisation de synchronisation avec des bibliothèques d'apprentissage automatique telles que «PHP-ML». Cet article utilisera des exemples pour montrer comment utiliser PHP pour analyser et prédire les données de séries chronologiques.
1. Préparation: Importer la bibliothèque et l'ensemble de données
Avant de commencer la modélisation, vous devez introduire la bibliothèque PHP requise et les données de séries chronologiques à analyser. Ici, nous utilisons l'ensemble de données et les classes d'outils dans la bibliothèque `PHP-ML` pour simplifier le processus de développement:
require 'vendor/autoload.php';
use Phpml\Dataset\CsvDataset;
// Importer des données de synchronisation
$dataset = new CsvDataset('path/to/dataset.csv', 1);
2. Prétraitement des données de séquence temporelle
Les données brutes peuvent être bruyantes et doivent être prétraitées avant la modélisation. Nous utiliserons la méthode moyenne mobile pour lisser les données pour réduire l'impact des valeurs aberrantes:
use Phpml\Preprocessing\Smoothing\MovingAverage;
// Traitement de lissage des données
$smoothing = new MovingAverage(7);
$smoothedDataset = $smoothing->smooth($dataset->getSamples());
3. Construisez un modèle Arima
ARIMA (moyenne de glissement intégrale autorégressive) est un modèle statistique couramment utilisé dans l'analyse du synchronisation. Ensuite, utilisez la classe ARIMA fournie par `PHP-ML` pour modéliser les données:
use Phpml\Regression\ARIMA;
// ConstruireARIMAModèle
$arima = new ARIMA(1, 1, 0);
$arima->train($smoothedDataset);
4. Implémentez la fonction de prédiction
Une fois le modèle formé, il peut être utilisé pour prédire les tendances futures des données. Le code suivant montre comment générer des résultats de prédiction à l'aide d'un modèle formé:
// Effectuer l'analyse et la prédiction des données
$predictions = $arima->predict(10);
V. Visualisation des résultats
La visualisation des résultats de prédiction aidera à comprendre les tendances prédites par le modèle plus intuitivement. Utilisez la classe `Phpm \ Plot \ Plot` pour dessiner un graphique:
use Phpml\Plot\Plot;
// Dessinez un tableau des résultats de prédiction
$plot = new Plot(800, 400);
$plot->plot($smoothedDataset, $predictions);
$plot->save('path/to/plot.png');
6. Résumé
Cet article introduit systématiquement comment modéliser et prédire les données de séries chronologiques via PHP, y compris le prétraitement des données, la construction, la prédiction et la visualisation du modèle ARIMA. Bien que PHP ne soit pas un langage traditionnel de science des données, il peut également réaliser une modélisation efficace des données dans des scénarios commerciaux spécifiques avec ses riches bibliothèques tierces.
Il est recommandé aux développeurs d'ajuster les paramètres du modèle en fonction de structures de données et d'objectifs commerciaux spécifiques dans les projets réels et d'explorer d'autres modèles d'apprentissage automatique si nécessaire pour améliorer davantage la précision de la prédiction.
