PHP と機械学習: 時系列データの異常検出を行う方法

PHP と機械学習: 時系列データの異常検出を実行する方法

はじめに:
今日のデータドリブンの時代では、時系列データを処理して分析する必要がある組織や企業がますます増えています。時系列データは、時間順に配列されたデータであり、一連の観測または測定が含まれます。時系列データの異常検出は重要なタスクであり、組織や企業がデータ内の異常な動作を検出し、タイムリーな対策を講じるのに役立ちます。この記事では、PHP と機械学習テクノロジーを使用して時系列データの異常を検出する方法を紹介します。

1. データの準備
異常検出を開始する前に、まず時系列データを準備する必要があります。毎日の売上を記録するデータセットがあると仮定すると、売上を異常検出用の時系列データとして使用できます。以下はサンプル データ セットです:

$dateSales = [
    ['2019-01-01', 100],
    ['2019-01-02', 120],
    ['2019-01-03', 80],
    ['2019-01-04', 90],
    ['2019-01-05', 110],
    // 其他日期的销售量数据...
];

2. データの前処理
異常検出を開始する前に、データを前処理する必要があります。まず、機械学習アルゴリズムを使用して処理するために、日付をタイムスタンプに変換します。次に、販売データを正規化し、より小さな範囲にスケーリングして、特徴量間の差異が異常検出に及ぼす影響を回避します。以下は、データ前処理のコード例です。

// 将日期转换为时间戳
foreach ($dateSales as &$data) {
    $data[0] = strtotime($data[0]);
}

// 对销售量数据进行归一化处理
$sales = array_column($dateSales, 1);
$scaledSales = [];

$minSales = min($sales);
$maxSales = max($sales);

foreach ($sales as $sale) {
    $scaledSales[] = ($sale - $minSales) / ($maxSales - $minSales);
}

3. 異常検出アルゴリズムの選択
時系列データに対して異常検出を実行する前に、適切な機械学習アルゴリズムを選択する必要があります。一般的に使用される時系列異常検出アルゴリズムには、統計ベースの方法、クラスタリング ベースの方法、深層学習ベースの方法が含まれます。この記事では、異常検出に ARIMA (自己回帰移動平均モデル) アルゴリズムを使用します。

4. 異常検出に ARIMA アルゴリズムを使用する
ARIMA アルゴリズムは、時系列データ分析で広く使用されているアルゴリズムです。 PHP では、統計ライブラリの arima 関数を使用して ARIMA アルゴリズムを実装できます。以下は、ARIMA アルゴリズムを使用した異常検出のコード例です。

$data = new StatsTimeSeries($scaledSales);

// Fit the model
$arima = StatsARIMA::fit($data);

// Predict the next data point
$prediction = $arima->predict();

// Calculate the residual error
$residual = $data->last() - $prediction;

// Set a threshold for anomaly detection
$errorThreshold = 0.05;

if (abs($residual) > $errorThreshold) {
    echo "Anomaly detected!";
} else {
    echo "No anomaly detected.";
}

上記のコード例では、最初に統計ライブラリの TimeSeries クラスと ARIMA クラスを使用してモデルを初期化し、適合させます。次に、次のデータ ポイントを予測し、残差を計算します。最後に異常検出の閾値を設定し、残差が閾値を超えた場合に異常があることを意味します。

結論:
この記事では、時系列データの異常検出に PHP と機械学習テクノロジーを使用する方法を紹介します。まず時系列データを準備し、次にデータを前処理しました。次に、ARIMA アルゴリズムを選択し、統計ライブラリの arima 関数を使用して異常検出を実装しました。予測誤差を閾値処理することで、異常があるかどうかを判断できます。この記事が、読者が時系列データの異常検出方法を理解し、適用するのに役立つことを願っています。

コード例は、PHP 時系列データ分析ライブラリ統計からのものです。コードの実装を完了するには、自分でライブラリをインストールしてください。

以上がPHP と機械学習: 時系列データの異常検出を行う方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。