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Django Prophet と機械学習の統合: 時系列アルゴリズムを使用して予測精度を向上させるには?

PHPzオリジナル: 2023-09-26 10:41:101175ブラウズ

Django Prophet与机器学习的集成：如何利用时间序列算法提升预测准确性？

Django Prophet と機械学習の統合: 時系列アルゴリズムを使用して予測精度を向上させる方法は?

はじめに:
テクノロジーの継続的な発展に伴い、機械学習は予測と分析の分野で重要なツールとなっています。ただし、時系列予測では、従来の機械学習アルゴリズムでは望ましい精度が達成できない場合があります。この目的を達成するために、Facebook は Prophet と呼ばれる時系列予測アルゴリズムをオープンソース化しました。これは、開発者が将来の時系列データをより正確に予測できるように、Django フレームワークと組み合わせて使用できます。

1. Django の概要
Django は Python ベースのオープンソース Web フレームワークで、開発者が効率的でスケーラブルな Web アプリケーションを迅速に構築できるように設計されています。 Web アプリケーション開発プロセスを簡素化するさまざまな便利なツールと機能を提供します。

2. Prophet の紹介
Prophet は、Facebook によって開始されたオープンソースの時系列予測アルゴリズムです。これは、季節性、傾向、休日などの要素を組み合わせた統計モデルに基づいており、将来の時系列データを効率的かつ正確に予測します。従来の機械学習アルゴリズムと比較して、Prophet は季節性や傾向が明らかな時系列データの処理に適しています。

3. Django Prophet の統合
Prophet を Django と統合するには、必要なソフトウェアパッケージをインストールし、いくつかのコードサンプルを記述する必要があります。統合の具体的な手順は次のとおりです。

必要なソフトウェアパッケージをインストールする
まず、Django と Prophet をインストールする必要があります。コマンドラインで次のコマンドを実行します。

pip install django
pip install fbprophet

Django プロジェクトの作成
新しい Django プロジェクトを作成し、新しいアプリケーションを追加します。コマンドラインで次のコマンドを実行します。

django-admin startproject myproject
cd myproject
python manage.py startapp myapp

データ準備
myapp ディレクトリに新しいファイル data.py を作成し、その中で準備します。シリーズデータ。たとえば、日付と売上の 2 つの列のデータを含む sales.csv という名前のファイルを作成できます。

日期,销售额
2022-01-01,1000
2022-01-02,1200
2022-01-03,800
...

データの前処理
myapp/views.py では、Pandas を使用してデータファイルを読み取り、変換などの前処理操作を実行できます。 date 列を Pandas の Datetime 形式に変換します。

import pandas as pd

def preprocess_data():
    df = pd.read_csv('sales.csv')
    df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
    return df

Prophet モデルのトレーニングと予測

from fbprophet import Prophet

def train_and_predict(df):
    model = Prophet()
    model.fit(df)
    future = model.make_future_dataframe(periods=30)  # 预测未来30天
    forecast = model.predict(future)
    return forecast

Django のビューとテンプレートmyapp/views.py で、新しいビュー関数を作成し、preprocess_data()を呼び出します。 train_and_predict()

from django.shortcuts import render
from .data import preprocess_data, train_and_predict

def forecast_view(request):
    df = preprocess_data()
    forecast = train_and_predict(df)
    context = {'forecast': forecast}
    return render(request, 'myapp/forecast.html', context)

myapp/templates/myapp/ ディレクトリに新しい HTML テンプレートファイル forecast.html

を作成し、その中に予測結果を表示します。

<html>
<body>
    <h1>销售额预测结果</h1>
    <table>
        <tr>
            <th>日期</th>
            <th>预测销售额</th>
            <th>上界</th>
            <th>下界</th>
        </tr>
        {% for row in forecast.iterrows %}
        <tr>
            <td>{{ row[1]['ds'] }}</td>
            <td>{{ row[1]['yhat'] }}</td>
            <td>{{ row[1]['yhat_upper'] }}</td>
            <td>{{ row[1]['yhat_lower'] }}</td>
        </tr>
        {% endfor %}
    </table>
</body>
</html>

URL ルーティングの構成myproject/urls.py に URL ルーティング構成を追加し、forecast_view

from django.urls import path
from myapp.views import forecast_view

urlpatterns = [
    path('forecast/', forecast_view, name='forecast'),
]

この時点で、Django Prophet の統合プロセスは完了しました。ここで、Django サーバーを実行し、ブラウザで

http://localhost:8000/forecast/

にアクセスして、売上予測の結果を確認します。

結論:

この記事では、Django フレームワークを使用して Prophet 時系列予測アルゴリズムを統合し、予測精度を向上させる方法を紹介します。 Prophet と Django を組み合わせることで、開発者は時系列データをより簡単に処理および分析し、正確な予測結果を導き出すことができます。同時に、この記事では、読者がこの統合プロセスをよりよく理解し、適用できるようにするためのコード例も提供します。この記事が時系列予測ソリューションを探している開発者に役立つことを願っています。 ###

以上がDjango Prophet と機械学習の統合: 時系列アルゴリズムを使用して予測精度を向上させるには?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。

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