Erstellen Sie mit PHP ein Finanzanalysesystem mit künstlicher Intelligenz

Mit der rasanten Entwicklung der Informationstechnologie wurde die Technologie der künstlichen Intelligenz in verschiedenen Bereichen weit verbreitet eingesetzt. Insbesondere im Finanzbereich kann die Technologie der künstlichen Intelligenz Unternehmen dabei helfen, genauere, effizientere und intelligentere Finanzentscheidungen zu treffen. PHP ist eine beliebte Programmiersprache zum schnellen Erstellen von Webanwendungen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe der PHP-Sprache ein einfaches und effektives Finanzanalysesystem mit künstlicher Intelligenz erstellen, um Unternehmen bei finanziellen Entscheidungen zu unterstützen.

1. Datenvorbereitung

Das Finanzanalysesystem mit künstlicher Intelligenz erfordert einen Datensatz zur Analyse und Vorhersage. Der Datensatz sollte die folgenden Informationen enthalten:

• Die Jahresabschlüsse des Unternehmens, wie z. B. Gewinn- und Verlustrechnungen, Kapitalflussrechnungen und Bilanzen usw.;
• Zugehörige Daten über die Branche, in der das Unternehmen tätig ist, wie z. B. der Branchendurchschnitt Rentabilität, Marktanteil usw.;
• Die makroökonomischen Umfelddaten des Unternehmens, wie Inflationsrate, Zinssatz usw.

Die oben genannten Daten können über verschiedene Kanäle erhalten werden, z. B. unabhängige Erhebung, öffentliche Datenquellen, Branchenberichte usw.

2. Datenbereinigung und Vorverarbeitung

Nach Erhalt der Daten müssen die Daten bereinigt und vorverarbeitet werden. Dazu gehört:

• Entfernen doppelter und fehlender Daten;
• Konvertieren und Formatieren von Datentypen, um die anschließende Analyse zu erleichtern;
• Normalisieren und Standardisieren von Daten, um die Verarbeitung verschiedener Datentypen zu erleichtern;

3. Feature Engineering

Feature Engineering bezieht sich auf die Verarbeitung, Transformation und Kombination von Rohdaten, damit diese zur Erstellung von Modellen und zur Erstellung von Vorhersagen verwendet werden können. In Finanzanalysesystemen mit künstlicher Intelligenz besteht das Ziel des Feature Engineering darin, Feature-Variablen aus Rohdaten zur Modellierung und Vorhersage zu extrahieren.

Einige Feature-Engineering-Techniken umfassen:

• Feature-Auswahl: Filtern Sie die extrahierten Features und entfernen Sie redundante und irrelevante Features, um die Genauigkeit und Interpretierbarkeit des Modells zu verbessern.
• Feature-Skalierung: Führen Sie eine Normalisierung oder Standardisierung für digitale Features durch, um sicherzustellen, dass Features vorhanden sind mit unterschiedlichen Zahlenbereichen haben die gleiche Bedeutung;
• Merkmalskombination: Kombinieren Sie verschiedene Merkmale, um die Genauigkeit der Vorhersage zu verbessern.

4. Erstellen des Modells

Nachdem das Feature-Engineering abgeschlossen ist, können Sie mit dem Erstellen des Modells beginnen. Finanzanalysesysteme mit künstlicher Intelligenz können eine Vielzahl von Modellen zur Vorhersage und Klassifizierung verwenden, z. B. Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Zufallswälder, logistische Regression usw.

In diesem Artikel wird das logistische Regressionsmodell als Beispiel verwendet, um vorzustellen, wie es in PHP implementiert wird.

Logistische Regression ist ein klassischer Klassifizierungsalgorithmus, der häufig bei binären Klassifizierungsproblemen verwendet wird. Sein Grundprinzip besteht darin, den linearen Vorhersagewert über eine Sigmoidfunktion als Wahrscheinlichkeit des Klassifizierungsergebnisses auf das Intervall [0,1] abzubilden. Bei der logistischen Regression können Maximum-Likelihood-Schätz- oder Regularisierungsmethoden zur Parameterschätzung verwendet werden.

In PHP können Sie das Apache OTTM-Framework (Open Source Text Mining & Machine Learning) verwenden, um das logistische Regressionsmodell zu implementieren. OTTM umfasst mehrere PHP-Klassenbibliotheken, die Funktionen wie Text Mining, maschinelles Lernen und Datenanalyse implementieren können. Darunter bietet die PHP-ML-Klassenbibliothek viele klassische Klassifizierungs- und Regressionsalgorithmen, einschließlich logistischer Regression, Random Forest, neuronales Netzwerk usw.

In PHP-ML kann der folgende Code verwendet werden, um das Training und die Vorhersage des logistischen Regressionsmodells zu implementieren:

require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationLogisticRegression;
use PhpmlDatasetDemoIrisDataset;

//加载数据集
$dataset = new IrisDataset();
$classNames = array_unique($dataset->getTargets());

//建立模型
$classifier = new LogisticRegression();
$classifier->train($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets());

//预测结果
$predicted = $classifier->predict([[7.2, 3.6, 5.1, 2.5]]);
echo 'Predicted class: '.$classNames[$predicted[0]].'
';

Dieser Code verwendet PHP-ML, um den Irisblütendatensatz zu laden, das logistische Regressionsmodell zu trainieren und zu verwenden Das Modell zur Vorhersage einer Reihe von Datenklassifizierungsergebnissen.

5. Modellbewertung und -optimierung

Nachdem das Modell erstellt wurde, muss es bewertet und optimiert werden, um die Vorhersagegenauigkeit und die Generalisierungsleistung zu verbessern. Zu den Bewertungsindikatoren logistischer Regressionsmodelle gehören: Präzisionsrate, Rückrufrate, F1-Wert, AUC-Wert usw.

Zu den Methoden zur Optimierung des Modells gehören: Anpassen der Modellhyperparameter, Erhöhen des Datenvolumens und der Funktionen, Optimieren von Datenbereinigungs- und Vorverarbeitungsprozessen usw.

6. Webanwendungen erstellen

Nach Abschluss der Schulung und Bewertung des Modells können Sie das Modell auf die Webanwendung anwenden, um das Unternehmen bei der Finanzanalyse und Entscheidungsfindung zu unterstützen.

In PHP können Sie verschiedene Web-Frameworks wie Laravel, CodeIgniter usw. verwenden, um das Front-End und Back-End des Finanzanalysesystems für künstliche Intelligenz zu erstellen. Die Front-End-Schnittstelle sollte intuitiv, benutzerfreundlich und einfach zu bedienen sein, und die Back-End-Geschäftslogik sollte klar, sicher und hochverfügbar sein.

Nach der Integration des Finanzanalysemoduls für künstliche Intelligenz in die Webanwendung kann die Analyse, Vorhersage und visuelle Anzeige von Finanzdaten realisiert werden. Durch die Analyse historischer Daten und zukünftiger Trends können Unternehmen Finanzprognosen und -planungen genauer durchführen, um ihre Entscheidungsfähigkeit und Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt zu verbessern.

Fazit

Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Finanzbereich kann Unternehmen dabei helfen, intelligentere und genauere Finanzentscheidungen zu treffen. Als beliebte Programmiersprache kann PHP schnell Webanwendungen erstellen und Bibliotheken wie PHP-ML verwenden, um Funktionen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz schnell zu implementieren. Durch die in diesem Artikel beschriebenen Schritte und Methoden können Unternehmen auf einfache Weise ein einfaches und effektives Finanzanalysesystem mit künstlicher Intelligenz aufbauen, um die Entwicklung und das Wachstum des Unternehmens zu fördern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen Sie mit PHP ein Finanzanalysesystem mit künstlicher Intelligenz. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!