forecast格式变得复杂,引入了 yhat1, yhat2, ...,yhat60,ar1, ar2, ...,ar60 等众多列,这里的60对应于n_forecasts=60 第一个预测值开始于forecast的第61条记录,对应于n_lags = 60 forecast[~forecast.yhat1.isnull()] fig = model.plot(forecast) fig.show() 模块归因 fig_components = model.plot...
n_forecasts:表示要预测多少天的数据 n_lags:表示要往前观察多少天的数据 n_changepoints:表示我们认为多少天股市会有一次大的变动 yearly_seasonality:将其设置为True表示我们认为股市每一年会有一个周期性的变化 因此,下面模型的意思是,用过去120天的数据来预测未来30天的上证指数变化,同时我们认为上证指数180天会与...
At(t),At(t+1),…,At(t+h−1)=AR-NET(yt−1,yt−2,…,yt−p) 对NeuralProphet对象的n_lags参数设置一个适当的值,就可以在NeuralProphet中启用AR-Net。 例如,将5个滞后期输入AR-Net,并接收3个步骤作为预测。 m =NeuralProphet( n_forecasts=3, n_lags=5, yearly_seasonality=False, weekly...
forecast 格式变得复杂,引入了 yhat1, yhat2, ...,yhat60,ar1, ar2, ...,ar60 等众多列,这里的60对应于 n_forecasts=60 第一个预测值开始于 forecast 的第61条记录,对应于 n_lags = 60 forecast[~forecast.yhat1.isnull()] 1...
m=NeuralProphet(n_lags=n_lags,n_forecasts=n_forecasts, yearly_seasonality=False,weekly_seasonality=False,daily_seasonality=True, normalize='minmax') metrics=m.fit(df_train,freq='5min') forecast_train=m.predict(df_train) forecast_test=m.predict(df_test) ...
Evaluate forecasts: get_forecast_accuracy_overview(): is a function to create an overview of the accuracy of the different forecast models in the main forecasting table. get_best_forecast_methods(): is a function to determine the n best forecast methods from an (ordered) accuracy overview, whe...
n_lags:滞后的阶数,如果是多步预测(n_forecasts> 1),需要大于n_forecasts ar_reg: AR项的正则 神经网络结构 num_hidden_layers:层数,也是超参数 d_hidden:每层单元数量 拟合参数 learning_rate:学习率 epochs:epochs拟合次数 batch_size:每次拟合的batch 开启实战 采用NeuralProphet 自带的美国电力消耗数据集进行...
NeuralProphet之一:安装与使用,NeuralProphet模型集成了Prophet的所有优点,不仅具有不错的可解释性,还有优于