make_future_dataframe(periods=test_length) preds_df_1 = prophet_model.predict(future_df) prophet_model.plot_components(preds_df_1); prophet_model.plot(preds_df_1); 3. NeuralProphet nprophet_model = NeuralProphet() metrics = nprophet_model.fit(df_train, freq="D") future_df = nprophet...
# 进行预测 future = model.make_future_dataframe(train_df, periods=100) forecast = model.predict(future) NeuralProphet库的特性 NeuralProphet库提供了许多功能特性,使其成为一个强大的时间序列预测工具。 1. 灵活的模型配置 NeuralProphet库允许用户灵活地配置模型参数,以满足不同时间序列数据的预测需求。 model...
future_df = prophet_model.make_future_dataframe(periods=test_length) preds_df_1 = prophet_model.predict(future_df) prophet_model.plot_components(preds_df_1); 1. 2. 3. 4. 5. prophet_model.plot(preds_df_1); 1. 3. NeuralProphet nprophet_model = NeuralProphet() metrics = nprophet_mod...
模型预测 future=m.make_future_dataframe(df=df,periods=365) forecast=m.predict(df=future) 1. 2.
future = model.make_future_dataframe(df, periods=365, n_historic_predictions=len(df)) forecast = model.predict(future) 您可以通过调用model.plot(forecast)来简单地绘制预测,如下所示: fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 10)) model.plot(forecast, xlabel="Date", ylabel="Temp", ax=ax) ...
make_future_dataframe准备好待预测的数据格式,参数periods=60,n_historic_predictions=True意义扩展 df_sp500 到未来60天后,同时保留所有所有现有df_sp500的数据点,这些历史点也将做预测。我们 dump 出make_future_dataframe后的future变量。 image image
future = model.make_future_dataframe(df, periods=365, n_historic_predictions=len(df)) forecast = model.predict(future) 您可以通过调用model.plot(forecast)来简单地绘制预测,如下所示: fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 10)) model.plot(forecast, xlabel="Date", ylabel="Temp", ax=ax) ...
future_df = prophet_model.make_future_dataframe(periods=test_length) preds_df_1 = prophet_model.predict(future_df) prophet_model.plot_components(preds_df_1); prophet_model.plot(preds_df_1); 3. NeuralProphet nprophet_model = NeuralProphet() metrics = nprophet_model.fit(df_train, freq='...
metrics=model.fit(df,validate_each_epoch=True,freq="D")future=model.make_future_dataframe(df,periods=365,n_historic_predictions=len(df))forecast=model.predict(future) 您可以通过调用model.plot(forecast)来简单地绘制预测,如下所示: 代码语言:javascript ...
这是正确的吗?在这里,我没有将数据传递给 make_future_dataframe。但是,所有互联网示例也传递数据。由于数据用于训练模型,因此我在这里仅使用模型。当我们使用基于模型的预测(对于某些未知的未来日期)时,为什么我们还需要在这里传递数据?pandas facebook-prophet ...