소개
시계열 데이터 분석은 데이터 과학의 매우 중요한 부분이며 판매 예측, 재무 분석, 기상 모델링 및 기타 시나리오에 널리 사용됩니다. PHP는 주로 웹 개발에 사용되지만 'PHP-ML'과 같은 기계 학습 라이브러리를 사용하여 타이밍 모델링 작업에 유능할 수도 있습니다. 이 기사는 예제를 사용하여 PHP를 사용하여 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 방법을 보여줍니다.
1. 준비 : 라이브러리 및 데이터 세트를 가져옵니다
모델링을 시작하기 전에 필요한 PHP 라이브러리와 분석 할 시계열 데이터를 소개해야합니다. 여기서 우리는`PHP-ML` 라이브러리의 데이터 세트와 도구 클래스를 사용하여 개발 프로세스를 단순화합니다.
require 'vendor/autoload.php';
use Phpml\Dataset\CsvDataset;
// 타이밍 데이터 가져 오기
$dataset = new CsvDataset('path/to/dataset.csv', 1);
2. 시간 시퀀스 데이터 전처리
원시 데이터는 시끄러울 수 있으며 모델링 전에 전처리해야합니다. 우리는 이동 평균 방법을 사용하여 데이터를 매끄럽게 만들어 이상치의 영향을 줄입니다.
use Phpml\Preprocessing\Smoothing\MovingAverage;
// 데이터 평활 처리 처리
$smoothing = new MovingAverage(7);
$smoothedDataset = $smoothing->smooth($dataset->getSamples());
3. Arima 모델을 구축하십시오
ARIMA (자가 회귀 적분 슬라이딩 평균)는 타이밍 분석에서 일반적으로 사용되는 통계 모델입니다. 다음으로`PHP-ML`가 제공 한 ARIMA 클래스를 사용하여 데이터를 모델링하십시오.
use Phpml\Regression\ARIMA;
// 짓다ARIMA모델
$arima = new ARIMA(1, 1, 0);
$arima->train($smoothedDataset);
4. 예측 기능 구현
모델을 훈련 한 후에는 미래의 데이터 트렌드를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 다음 코드는 훈련 된 모델을 사용하여 예측 결과를 생성하는 방법을 보여줍니다.
// 데이터 분석 및 예측을 수행하십시오
$predictions = $arima->predict(10);
V. 결과 시각화
예측 결과를 시각화하면 모델이 예측 한 추세를보다 직관적으로 이해하는 데 도움이됩니다. `phpm \ plot \ plot` 클래스를 사용하여 차트를 작성하십시오.
use Phpml\Plot\Plot;
// 예측 결과의 차트를 그립니다
$plot = new Plot(800, 400);
$plot->plot($smoothedDataset, $predictions);
$plot->save('path/to/plot.png');
6. 요약
이 기사는 데이터 전처리, ARIMA 모델 구성, 예측 및 시각화를 포함하여 PHP를 통해 시계열 데이터를 모델링하고 예측하는 방법을 체계적으로 소개합니다. PHP는 전통적인 데이터 과학 언어는 아니지만 풍부한 타사 라이브러리를 사용하여 특정 비즈니스 시나리오에서 효과적인 데이터 모델링을 달성 할 수 있습니다.
개발자는 실제 프로젝트의 특정 데이터 구조 및 비즈니스 목표에 따라 모델 매개 변수를 조정하고 예측 정확도를 높이기 위해 필요한 경우 다른 기계 학습 모델을 탐색하는 것이 좋습니다.
