導入
時系列データ分析はデータサイエンスの非常に重要な部分であり、販売予測、財務分析、気象モデリング、その他のシナリオで広く使用されています。 PHPは主にWeb開発に使用されていますが、「PHP-ML」などの機械学習ライブラリを使用したタイミングモデリングタスクの能力も能力があります。この記事では、例を使用して、PHPを使用して時系列データを分析および予測する方法を示します。
1。準備：ライブラリとデータセットをインポートします
モデリングを開始する前に、必要なPHPライブラリと分析する時系列データを導入する必要があります。ここでは、「PHP-ML」ライブラリのデータセットとツールクラスを使用して、開発プロセスを簡素化します。
require 'vendor/autoload.php';
use Phpml\Dataset\CsvDataset;
// タイミングデータをインポートします
$dataset = new CsvDataset('path/to/dataset.csv', 1);
2。タイムシーケンスデータ前処理
生データは騒々しい場合があり、モデリング前に前処理する必要があります。移動平均方法を使用してデータを滑らかにして、外れ値の影響を軽減します。
use Phpml\Preprocessing\Smoothing\MovingAverage;
// データの平滑化処理
$smoothing = new MovingAverage(7);
$smoothedDataset = $smoothing->smooth($dataset->getSamples());
3.アリマモデルを構築します
Arima（自己回帰積分スライド平均）は、タイミング分析で一般的に使用される統計モデルです。次に、「PHP-ML」によって提供されるARIMAクラスを使用して、データをモデル化します。
use Phpml\Regression\ARIMA;
// 建てるARIMAモデル
$arima = new ARIMA(1, 1, 0);
$arima->train($smoothedDataset);
4。予測関数を実装します
モデルがトレーニングされた後、将来のデータトレンドを予測するために使用できます。次のコードは、訓練されたモデルを使用して予測結果を生成する方法を示しています。
// データ分析と予測を実行します
$predictions = $arima->predict(10);
V.結果の視覚化
予測結果を視覚化すると、モデルによって予測される傾向をより直感的に理解するのに役立ちます。 `phpm \ plot \ plot`クラスを使用して、チャートを描画します。
use Phpml\Plot\Plot;
// 予測結果のチャートを描きます
$plot = new Plot(800, 400);
$plot->plot($smoothedDataset, $predictions);
$plot->save('path/to/plot.png');
6。概要
この記事では、データの前処理、ARIMAモデルの構築、予測、視覚化など、PHPを介して時系列データをモデル化および予測する方法を体系的に紹介します。 PHPは従来のデータサイエンス言語ではありませんが、豊富なサードパーティライブラリを使用して、特定のビジネスシナリオで効果的なデータモデリングを実現することもできます。
開発者は、特定のデータ構造と実際のプロジェクトのビジネス目標に従ってモデルパラメーターを調整し、必要に応じて予測の精度をさらに向上させるために他の機械学習モデルを調べることをお勧めします。
