Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Penyepaduan Django Nabi dan pembelajaran mesin: Bagaimana untuk menggunakan algoritma siri masa untuk meningkatkan ketepatan ramalan?
Penyepaduan Django Nabi dan pembelajaran mesin: Bagaimana untuk menggunakan algoritma siri masa untuk meningkatkan ketepatan ramalan?
- PHPzasal
- 2023-09-26 10:41:101198semak imbas
Integrasi Nabi Django dan pembelajaran mesin: Bagaimana untuk menggunakan algoritma siri masa untuk meningkatkan ketepatan ramalan?
Pengenalan:
Dengan perkembangan teknologi yang berterusan, pembelajaran mesin telah menjadi alat penting dalam bidang ramalan dan analisis. Walau bagaimanapun, dalam ramalan siri masa, algoritma pembelajaran mesin tradisional mungkin tidak mencapai ketepatan yang diingini. Untuk tujuan ini, Facebook telah membuka algoritma ramalan siri masa yang dipanggil Nabi, yang boleh digunakan bersama rangka kerja Django untuk membantu pembangun meramalkan data siri masa masa hadapan dengan lebih tepat.
1 Pengenalan kepada Django
Django ialah rangka kerja web sumber terbuka berdasarkan Python, direka untuk membantu pembangun membina aplikasi web yang cekap dan boleh skala. Ia menyediakan pelbagai alat dan ciri berguna yang memudahkan proses pembangunan aplikasi web.
2. Pengenalan kepada Nabi
Nabi ialah algoritma ramalan siri masa sumber terbuka yang dilancarkan oleh Facebook. Ia berdasarkan model statistik yang menggabungkan faktor seperti kemusim, arah aliran dan cuti untuk meramalkan data siri masa masa hadapan dengan cekap dan tepat. Berbanding dengan algoritma pembelajaran mesin tradisional, Nabi lebih sesuai untuk memproses data siri masa dengan bermusim dan trend yang jelas.
3. Penyepaduan Django Nabi
Untuk mengintegrasikan Nabi dengan Django, kita perlu memasang beberapa pakej perisian yang diperlukan dan menulis beberapa contoh kod. Berikut ialah langkah khusus untuk penyepaduan:
- Pasang pakej yang diperlukan
Pertama, kita perlu memasang Django dan Prophet. Jalankan arahan berikut dalam baris arahan:
pip install django pip install fbprophet
- Buat Projek Django
Buat projek Django baharu dan tambah aplikasi baharu. Jalankan arahan berikut dalam baris arahan:
django-admin startproject myproject cd myproject python manage.py startapp myapp
- Penyediaan data
Buat fail baharudata.pydalam direktori myapp , dan sediakan data siri masa di dalamnya. Sebagai contoh, kita boleh mencipta fail bernamasales.csvyang mengandungi dua lajur data: tarikh dan jualan.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/
Data preprocessing
Dalam myapp/views.py, kita boleh menggunakan Panda untuk membaca fail data dan lakukan beberapa operasi prapemprosesan, seperti menukar lajur tarikh kepada format Datetime Pandas.
- #🎜🎜#Latihan dan ramalan model Nabi#🎜🎜#Seterusnya, kita perlu menulis beberapa kod untuk melatih model Nabi dan membuat ramalan. #🎜🎜##🎜🎜#rrreee
- #🎜🎜#Pandangan dan templat Django#🎜🎜#Dalam
myapp/views.py, cipta fungsi paparan baharu dan panggil fungsi preprocess_data() dan train_and_predict(). #🎜🎜##🎜🎜#rrreee#🎜🎜#Buat fail templat HTML baharu forecast.html dalam direktori myapp/templates/myapp/ dan letakkannya di dalamnya Paparkan keputusan ramalan. #🎜🎜#rrreee- #🎜🎜#Konfigurasikan penghalaan URL #🎜🎜#Tambah konfigurasi penghalaan URL dalam
myproject/urls.py dan tukar forecast_view code > terikat pada URL. #🎜🎜##🎜🎜#rrreee#🎜🎜#Pada ketika ini, kami telah menyelesaikan proses integrasi Nabi Django. Sekarang, jalankan pelayan Django dan lawati <code>http://localhost:8000/forecast/ dalam penyemak imbas untuk melihat hasil ramalan jualan. #🎜🎜##🎜🎜#Kesimpulan: #🎜🎜#Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan rangka kerja Django untuk menyepadukan algoritma ramalan siri masa Nabi untuk meningkatkan ketepatan ramalan. Dengan menggabungkan Nabi dengan Django, pembangun boleh memproses dan menganalisis data siri masa dengan lebih mudah dan memperoleh hasil ramalan yang tepat. Pada masa yang sama, artikel ini juga menyediakan contoh kod untuk membantu pembaca memahami dan menggunakan proses penyepaduan ini dengan lebih baik. Saya harap artikel ini akan membantu pembangun yang mencari penyelesaian ramalan siri masa. #🎜🎜#
Atas ialah kandungan terperinci Penyepaduan Django Nabi dan pembelajaran mesin: Bagaimana untuk menggunakan algoritma siri masa untuk meningkatkan ketepatan ramalan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!