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Django Prophet과 기계 학습의 통합: 시계열 알고리즘을 사용하여 예측 정확도를 높이는 방법은 무엇입니까?

PHPz원래의: 2023-09-26 10:41:101175검색

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？

소개:
지속적인 기술 발전으로 기계 학습은 예측 및 분석 분야에서 중요한 도구가 되었습니다. 그러나 시계열 예측에서는 기존 기계 학습 알고리즘이 원하는 정확도를 달성하지 못할 수 있습니다. 이를 위해 Facebook은 개발자가 미래 시계열 데이터를 보다 정확하게 예측하는 데 도움이 되도록 Django 프레임워크와 함께 사용할 수 있는 Prophet이라는 시계열 예측 알고리즘을 오픈 소스로 제공했습니다.

1. Django 소개
Django는 개발자가 효율적이고 확장 가능한 웹 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있도록 설계된 Python 기반 오픈 소스 웹 프레임워크입니다. 웹 애플리케이션 개발 프로세스를 단순화하는 다양한 유용한 도구와 기능을 제공합니다.

2. Prophet 소개
Prophet은 Facebook에서 출시한 오픈 소스 시계열 예측 알고리즘입니다. 계절성, 추세, 휴일 등의 요소를 결합하여 미래 시계열 데이터를 효율적이고 정확하게 예측하는 통계 모델을 기반으로 합니다. 전통적인 기계 학습 알고리즘과 비교할 때 Prophet은 계절성과 추세가 뚜렷한 시계열 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다.

3. Django Prophet 통합
Prophet을 Django와 통합하려면 필요한 소프트웨어 패키지를 설치하고 몇 가지 코드 예제를 작성해야 합니다. 통합을 위한 구체적인 단계는 다음과 같습니다.

필요한 패키지 설치
먼저 Django와 Prophet을 설치해야 합니다. 명령줄에서 다음 명령을 실행하세요.

pip install django
pip install fbprophet

Create Django Project
새 Django 프로젝트를 만들고 새 애플리케이션을 추가하세요. 명령줄에서 다음 명령을 실행하세요.

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

Data prepare
myapp 디렉터리에 새 파일 data.py를 만들고 그 안에 시계열 데이터를 준비합니다. 예를 들어 날짜와 판매라는 두 개의 데이터 열이 포함된 sales.csv라는 파일을 만들 수 있습니다. data.py，并在其中准备好时间序列数据。例如，我们可以创建一个名为sales.csv的文件，包含日期和销售额两列数据。

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

数据预处理
在myapp/views.py中，我们可以使用Pandas读取数据文件，并进行一些预处理操作，例如将日期列转换为Pandas的Datetime格式。

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模型训练与预测
接下来，我们需要编写一些代码来训练Prophet模型，并进行预测。

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视图与模板
在myapp/views.py中，创建一个新的视图函数，并调用preprocess_data()和train_and_predict()函数。

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)

在myapp/templates/myapp/目录下创建一个新的HTML模板文件forecast.html，并在其中展示预测结果。

<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>

配置URL路由
在myproject/urls.py中添加URL路由配置，将forecast_view与一个URL绑定。

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

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

至此，我们已经完成了Django Prophet集成的过程。现在，运行Django服务器，在浏览器中访问http://localhost:8000/forecast/

rrreee

데이터 전처리
myapp/views.py에서 Pandas를 사용하여 데이터 파일을 읽고 날짜 열 변환과 같은 일부 전처리 작업을 수행할 수 있습니다. Pandas의 날짜/시간 형식으로 변환되었습니다.

myapp/views.py

preprocess_data()

myapp/templates/myapp/

forecast.html

myproject/urls.py

forecast_view

http://localhost:8000/forecast/

위 내용은 Django Prophet과 기계 학습의 통합: 시계열 알고리즘을 사용하여 예측 정확도를 높이는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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